推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析资讯类App推荐引擎的检索技术。通过“下拉刷新”无搜索词场景，介绍推荐系统如何基于用户行为数据构建用户与文章画像，并详解基于内容召回和协同过滤（用户/物品）两大个性化推荐算法原理及优缺点。最后阐述多路召回与分层排序的混合推荐机制，揭示推荐系统高效精准运作的核心逻辑。（238字）
最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？
在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档转化为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术生成紧凑指纹，结合海明距离与抽屉原理分段建立倒排索引，可高效实现近似最近邻检索，在海量数据中快速找出内容相似的文章，提升用户体验。该方法广泛应用于网页去重、图像识别等场景。
非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与实现方法，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解三种技术：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频加速、分层索引两阶段查询。核心思想是将计算前移至离线阶段，在线仅做快速截断，结合精准排序形成召回+排序的两阶段架构，显著降低开销，广泛应用于搜索与推荐系统。
空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了基于地理位置的动态范围查询中，如何高效检索“最近的k个目标”。针对查询范围不固定的应用场景，如查找最近加油站或医院，传统GeoHash分块检索存在效率瓶颈。文章提出利用四叉树和前缀树优化：通过四叉树实现空间层次划分，支持递归扩展查询范围，避免重复检索；采用非满四叉树动态分裂节点，提升存储利用率；结合GeoHash编码特性，使用前缀树（Trie）实现字符串式层级索引。进一步拓展至高维空间，引入k-d树作为通用方案，为近邻检索提供高效支持。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎的核心是排序，Top K检索通过打分选出最相关的结果。本文介绍三种打分方法：经典TF-IDF衡量词频与逆文档频率；BM25算法在此基础上优化，引入文档长度和词频饱和机制；机器学习模型则融合数百因子自动学习权重，提升排序精度。为高效实现Top K检索，采用堆排序降低时间复杂度，显著提升大规模数据下的性能。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
分布式技术通过多台服务器协同处理任务，显著提升检索系统性能。本文介绍如何利用索引拆分实现加速：基于文档的水平拆分可并行处理查询、缩短响应时间；基于关键词的垂直拆分则减少冗余计算。虽各有优劣，但合理拆分能有效提升吞吐量与检索效率，广泛应用于搜索、推荐等大规模系统中。（238字）
索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
为此，工业界采用分治思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘生成有序临时文件；随后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或B+树），关键词查询后从磁盘读取对应posting list。若posting list过长，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销。核心原则是：尽可能利用内存加速检索，同时结合磁盘存储与高效索引结构实现大规模倒排系统的高效构建与查询。
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引结合方案，并通过删除列表处理删改操作。为应对增量索引膨胀，提出完全重建、再合并和滚动合并三种策略，核心思想是读写分离，兼顾性能与资源。
