搜索引擎是如何进行查询分析的？
搜索引擎通过查询分析理解用户意图，主要进行分词粒度、词属性和用户需求分析。中文搜索需解决无空格分隔问题，采用混合粒度分词，如“极客时间”拆为“极客”“时间”“极客时间”，提升检索准确率。（236字）
五、Executors工厂类详解
本文深入解析Java中Executors类提供的12种线程池创建方法，涵盖newFixedThreadPool、newCachedThreadPool、newWorkStealingPool及ScheduledExecutorService等，对比其核心参数、工作原理与适用场景，并结合源码分析任务调度机制、线程复用策略与队列行为，重点探讨周期任务调度延迟、死循环任务影响等实际问题，帮助开发者准确选择和使用线程池，提升并发编程能力。
搜索引擎的整体架构和工作过程
搜索引擎由爬虫、索引和检索三大系统构成：爬虫负责抓取网页并存储；索引系统对网页去重、分析并构建倒排索引；检索系统通过查询分析、相关性排序等技术，返回精准结果。全过程融合文本分析、机器学习与大规模计算，确保高效准确搜索。
广告引擎的整体架构和工作过程
广告引擎核心是匹配用户与广告。通过用户标签、广告位信息及广告主定向条件，构建倒排索引，实现高效召回与排序，0.1秒内完成广告返回，并实时监测展现、点击与计费，确保精准投放与预算控制。
如何在向量空间中进行近邻检索？
本文介绍如何在向量空间中进行近邻检索。通过向量空间模型，将文档表示为高维向量，利用TF-IDF赋权，相似度转化为向量间距离计算，常用余弦距离。面对高维场景，k-d树效率下降，故采用近似最近邻（ANN）实现高效非精准Top K检索，提升搜索性能。
什么是非精准的 Top K 检索？
非精准Top K检索通过简化打分机制快速筛选候选结果，牺牲部分排序精度以提升效率。它广泛应用于搜索与推荐系统，常与精准排序结合，形成“召回+排序”两阶段模式，在保证结果质量的同时大幅提升检索效率。
非精准 Top K 检索如何实现？
非精准Top K检索通过离线计算静态质量得分（如PageRank）并预先排序，实现在线快速截断。倒排索引的posting list按质量分降序排列，多关键词查询时通过归并排序高效获取Top K结果，大幅降低在线计算开销，适用于对相关性要求不高的场景。
如何根据打分结果快速进行 Top K 检索？
如何高效实现Top K检索？文档打分后，无需全排序，利用堆排序可将时间复杂度从O(n log n)降至O(n + k log n)，仅需返回用户关注的前K条结果，大幅提升性能，适用于千万级数据的搜索引擎场景。
如何使用概率模型中的 BM25 算法进行打分？
BM25是一种基于概率模型的文本相关性打分算法，可视为TF-IDF的升级版。它综合考虑词频（TF）、逆文档频率（IDF）、文档长度及查询词频，并引入非线性增长与饱和机制。通过参数k1、k2和b调节词频权重、文档长度影响和查询词权重，使评分更精准。广泛应用于Elasticsearch、Lucene等搜索引擎中。
