搜索引擎是如何进行查询纠错的？
当用户输入错误查询词时，搜索引擎通过查询纠错功能自动识别并修正错误。该过程分为三步：首先判断输入是否存在错误，利用字典或语言模型评估置信度；接着召回候选词，基于拼音、字形或编辑距离生成可能的正确词；最后对候选词打分排序，选出最优结果。结合查询推荐，搜索引擎能更好理解用户意图，提升检索效果。
签检索：合理使用标签过滤和划分索引空间
广告引擎通过标签优化索引设计：高区分度标签用于倒排索引，低区分度的加入过滤列表，高覆盖维度则用于索引分片。结合树形结构分流、倒排检索与结果过滤，有效缩小检索空间，提升匹配效率。（239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。
如何对乘积量化进行倒排索引？
结合聚类、乘积量化与倒排索引，可高效实现近似最近邻检索。先用K-Means将样本分为1024类，以类中心为基准计算残差向量，并用乘积量化压缩存储。查询时，先定位最近聚类，查倒排表获取候选向量，再通过量化距离计算快速返回Top-K结果。该方法大幅减少搜索空间，在保证精度的同时提升速度，广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，适用于各类高维向量的快速匹配。
如何查找对应的 SSTable 文件
通过分层架构管理SSTable，Level 0逐个查找，Level 1起每层范围不重叠，可二分定位目标文件。查询逐层下沉，直至找到元素或结束，显著提升检索效率。
如何使用聚类算法进行相似检索？
利用聚类算法构建倒排索引，可高效实现相似检索。先将数据划分为若干聚类（如1024个），以聚类ID为Key建立索引。查询时，定位最近聚类，通过索引获取候选集并计算距离，返回Top K结果。针对候选过多或过少，可采用层次聚类细化划分，或扩展至次近聚类补充检索，提升效率与准确性。
如何使用乘积量化压缩向量？
乘积量化通过将高维向量划分为多个低维子空间，对每个子空间聚类并用聚类ID表示子向量，大幅压缩存储空间。例如，1024维向量可分段聚类，用32比特替代原始4KB空间，压缩率达1/1024，显著提升内存加载与检索效率。
SimHash 是怎么构造的？
SimHash是Google提出的局部敏感哈希算法，通过普通哈希函数为关键词生成哈希值并保留权重信息。将关键词哈希值转为±1向量，乘以权重后按位相加，最终正负判断生成0/1指纹。该方法简化了高维空间划分，保留关键词重要性，使相似文档生成相近哈希值，广泛应用于去重与相似性检测。（238字）
