“ Lucene对于查询的方式较多，可以实现TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、 TermRangeQuery等一系列的基于不同类型的词组的检索。在进行查询的时候可以选择合适的查询方式对文档进行查询。例如数值类型可以采用TermRangeQuery进行查询。”
一、site，指定搜索的某個網站。例：desire site:bbs.gfan.com
在本系列的上一篇中，我们大致介绍了一下知识图谱在推荐系统中的一些应用，我们最后讲到知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)是最常见的与推荐系统结合的方式，知识图谱特征学习为知识图谱中的每个实体和关系学习到一个低维向量，同时保持图中原有的结构或语义信息，最常见的得到低维向量的方式主要有基于距离的翻译模型和基于语义的匹配模型。
导图总览 google搜索技巧.png 双引号 代表完全匹配搜索 也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配 例如搜索"java 排序"与无引号的java 排序的结果对
网站SEO标题在搜索引擎优化中，是极其重要的存在。它甚至决定了网站排名的速度，决定了网站排名的位置，决定了我们抓取的用户类型。下面就给大家培训一下标题，“致粒屋”教你们如何写出，快速排名的网站SEO标题。
Google Hacking 是指使用特定的高级的google搜索语法，收集渗透测试目标的信息，查找目标的配置缺陷和漏洞脆弱点等；重要记住的是：Google浏览器是最标准的（完全符合W3C标准）的浏览器，FireFox则是最安全插件扩展功能最为全面的浏览器（ps：没有绝对的阿暖哦），正是由于以上两点原因，所以Google和FireFox浏览器是“安全人员”最受欢迎的凉快浏览器。
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
相信大家在使用搜索引擎的时候，大部分情况下都是直接输入要搜索的关键词，然后在搜索结果里一个个点开查找。
作为三大必备工具 「RSS」、「云笔记」、「搜索引擎」，一个人的搜商往往决定了他的未来。
搜索引擎高级搜索指令 1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。例如搜索： “seo方法图片” 2、减号 减号代表搜索不包含减号后面的词的页面。使用这个指令时减号前面必须是空格，减号后面没有空格，紧跟着需要排除的词。Google 和bd都支持这个指令。 例如：搜索 -引擎 返回的则是包含“搜索”这个词，却不包含“引擎”这个词的结果 3、星号 星号*是常用的通配符，也可以用在搜索中。百度不
备注：inurl后面跟的是url中的部分关键词，当然完整的url也可以，比如冰雨 inurl：music.baidu.com 那么搜索出的结果都是百度音乐中的内容。
4月，是不冷不热的季节，可以肆无忌惮的去游玩，可以敞开心怀去做自己想做的事情，比如科研，灵感来源于大自然，一不小心在樱花树下Get了一个新颖的想法，所以，我们要用乐观的心态去学习、科研和生活。
只要我们上网就离不开搜索引擎，百度、谷歌、360搜狗等。虽然用的很多，但很少会有人去关注搜索引擎的规则命令语法，好好利用这些规则，可以找到自己更想要的结果！
我们经常需要搜索。但是能高效搜索到自己所需要的东西，有点难。 我们希望能用google,但是现实只能接受某度，结果是，通常搜出来是一些无用的信息，甚至是广告。
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏，我们希望提出客观的标准来评估搜索结果，而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验，并评估术语匹配和语义信号所传递的值。然后我们证明，即使考虑到专门为科学文本设计的模型的微调版本，语义信号也会产生糟糕的结果。
最近在研究Google Hacking，顺便在网上搜集一些搜索引擎的科学使用方法，科学正确的使用搜索引擎能获得很多的优质资源。
大数据文摘作品 编译：潇夜、Happen、吴双、龙牧雪 震惊！这24张图只有当过妈妈的人才能看懂，这就是为什么女人比男人寿命更长…… 你一定见过这样的“标题党”文章。本文作者分析了Facebook和Twitter上转发量较大的1亿条文章标题，找出了撰写标题的套路，看完你会吓坏了！或者不会:) 文章标题的重要性无需夸大。一个好的标题可以吸引观众来点击、阅读以及分享你的内容。很多情况下，引发人们分享的其实是标题而非文章内容本身。 我们分析了Facebook和Twitter上转发量较大的1亿篇文章的标题，找出了哪
Hi~，很高兴又和大家见面了，本期伊利诺SEO作者黄老师，给大家讲解下百度新推出的《网页标题作弊详解》，给出一些自己的看法与想法，大家如有其他疑问或想法，可以给我留言。 01 class 网页标题定义与作用 定义：网页标题是对该页面高度总结及说明。 作用：网页标题的作用目前有两个作用。 第一：让搜索引擎，对页面所讲的内容有一个大概初步的认识（标题，也是搜索引擎判断页面内容的重要依据之一）； 第二：让用户阅读标题后，可以初步的对页面主体内容有所了解（所以，一个好的标题，可以大大提升点击量，但切记不要
时快时慢，来到了Abstract和Title部分，这意味着一篇初稿即将产生，离被accepted又近了一步。
排名第一：标题包含"java"，同时包含should中所有的关键字即"hadoop"和"elasticsearch" 排名第二：标题包含"java"，同时包含should中的任何一个关键字 排名第三：标题包含"java"，不包含should中的任何关键字
大约七年前，谷歌决定关闭谷歌阅读器，这是一个世界闻名且深受喜爱的RSS阅读器，我觉得从那时起，没有其他服务像它一样受到如此真诚的哀悼。我还记得，当我打开HTC一款小巧的 Wildfire 阅读器时，那种温暖的感觉。
数据是机器学习研究和开发的基础，划分数据能够帮助构建机器学习模型，以及评估和基准化模型。
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
SEO标题优化，这是网站页面优化最重要的部分。为什么SEO标题TITLE标签这么重要？因为TITLE标签的作用是告诉搜索引擎这个网页是什么，在搜索结果排名中占有很大比重，标题起到吸睛作用吸引用户点击，TITLE只能够放置50或60个字符，包括空格。 SEO标题是HTML标题标签，如果查看网页源码，在head部分找到它，看起来像这样：
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来，互联网短小视频内容的爆发式增长，对视频 - 文本检索（Video-Text Retrieval）的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度。此外，QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容，推荐用户可能感兴趣的搜索词，推词的挖掘、排序同样需要模型
SGN：检索最有鉴别能力的单词短语，然后将这些词与视频帧关联 。这样可以让语义差不多的帧聚类在一起。
这个项目是由艾伦·王，Aravind Srinivasan,Kevin Yee和Ryan O ‘ farrell设计的。 脚本和模型地址：https://github.com/allenwang28/YouTube-Virality-Predictor 在我们的模型中输入你自己的缩略图和标题来预测视频视图。 模型地址：https://enigmatic-wave-74142.herokuapp.com/ 背景 在过去的5年中，YouTube向YouTube的内容创作者支付了超过50亿美元。PewDiePie
亲爱的BCGSoft用户，我们非常高兴地宣布BCGControlBar Professional for MFC和BCGSuite for MFC v32.2正式发布！新版本改进的功能区和框架标题命令搜索、带有可选复选框的网格日期选择器、带有标签的功能区滑块等，需要最新版的可以点击这里【BCG下载】
上次村长介绍了如何快速在新闻中搜索特定词条的方法。这个问题在经济和金融学研究中非常常见：给定一组新闻标题和股票名称，我们想知道每个股票在这些新闻标题中分别出现多少次。村长的解决办法使用的是 R 和 JiebaR，这里大猫给出用 Python 的解法。
在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获得，我认为将语料库（文档集）中的文档分配给基于单词矢量的潜在（隐藏）主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子（来自lda）将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那么，让我们开始......
您还可以通过使用多个关键字来缩小搜索范围。例如：如果想要搜索 "下载青花瓷MP3格式" 的信息，则输入三个关键字“青花瓷 mp3 下载”；如果只输入其中一个关键字，搜索引擎就会返回诸如青花瓷 足球队或xxx.mp3的无关信息。一般而言，您提供的关键字越多，搜索引擎返回的结果越精确。
昨天晚上，我爸让我给他找zoncn变频器的手册，我看他在网上找的时候，关键词就输入了"zoncn变频器手册"，我想好多人搜索东西都是这样吧，ctrl+c→ctrl+v→enter→得到结果，所以今天这篇文章就是教教大家如何高效的通过搜索引擎查找自己想要的东西。
这将创建我们的数据库（如果它还不存在），并创建一个空的迁移目录，我们可以使用它来管理我们的体系结构（稍后将详细介绍）。 现在，我们将编写一个小型CLI来管理博客（忽略了我们只能从该CLI访问数据库的事实……我们首先需要一个表来存储我们的帖子。让我们为此创建一个迁移。
主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。
从网站提取数据的方法称为网络抓取。也称为网络数据提取或网络收集。这项技术的使用时间不超过3年。
AI 科技评论按：近年来图像生成模型方面的研究可谓是突飞猛进，内容的丰富程度和清晰程度都在不断刷新着以往的记录。终于，微软研究院的这篇新论文突破了另一个瓶颈，能自由地根据文本描述生成逼真的图像。 微软
来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统，其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念，以便提高对短文本（query）和长文章（document）的理解，从而推动推荐，搜索等业务的提升。实验证明，ConcepT在 QQ 浏览器信息流业务中性能优异，曝光效率相对提升6.01%。目前，这篇长论文已经被 KDD 2019接收。 引言 认识“概念”（concept）是人类认识世界的重要基石。对于自然语言理解，提取概念和对文本进行概念化（conceptua
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跨域推荐（CDR）是借助源域在目标域中提供更好的推荐结果。然而，匹配（matching，即候选生成）模块中的CDR在知识迁移和表征学习上受数据稀疏性和流行度偏差的影响。本文提出了一种对比跨域推荐 (CCDR) 框架，用于CDR中的匹配。具体来说，我们构建了一个巨大的多元化偏好网络来捕获反映用户不同兴趣的多种信息，并设计了一个域内对比学习（intra-CL）和三个域间对比学习（inter-CL）任务，以更好地表征学习和知识转移。域内对比学习通过图增强在目标域内实现更有效和平衡的训练，而域间对比学习从用户、分类和邻居三方面构建不同类型的跨域交互。
来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统，其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念，以便提高对短文本（query）和长文章（document）的理解，从而推动推荐，搜索等业务的提升。实验证明，ConcepT在 QQ 浏览器信息流业务中性能优异，曝光效率相对提升6.01%。目前，这篇长论文已经被 KDD 2019接收。
在这篇文章中，我们将开发一个使用树状数据结构和协同过滤的自动完成组件来为用户选择最佳的图书标题提供建议。值得注意的是，算法、数据结构和机器学习都在朝着最终的解决方案一起工作，完整的代码和工作应用程序与结果一起提供。 问题公式化 我们想要从高层次角度来构建一个自动完成的字段，所以当我们键入一些字符时，它建议从这些图书的标题开始。 从GUI的角度来看，需要的是一个TextField或者ComboBox，它显示了一些像findTitlesThatStartWith（chars [] ch）这样的服务提供的选
搜索引擎大多数会默认对检索词进行拆词搜索，并会返回大量无关信息。解决方法是将检索词用双引号括起来，（使用英文输入状态下的双引号。有些搜索引擎对双引号不进行区分），这样得到的结果最少，最精确。
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最近事情比较多，好久没更新文章，现在失踪人口回归，开始日常更新文章，一周不低于两篇，同时内容不限于Python，会有好多有趣的技术等着去学习和发现~~~
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
这是trie(字典)树模板题，字典树+前缀的东西，给节点打个标记就行 与计数一样 某个单词的字符走到只标记过一次的节点（证明字符节点只有该单词走过 可以代表该单词）就行了。想了解 字典树（点击即可）
论文题目：Image Captioning with Semantic Attention
关注公众号，发现CV技术之美 本文分享收录于 ICCV2021 Oral 的一篇论文『Who’s Waldo? Linking People Across Text and Images』，在本文中，
SEO是英文单词Search Engine Optimization的缩写，即搜索引擎优化，简单的说，SEO是指从自然搜索结果获取网站流量的技术和过程。
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