全部试看小节
本章综合讲述了点评搜索推荐课程的项目业务背景，架构设计理念以及所需要用到的核心技术能力。
本章中讲述了如何模拟现实情况中，点评搜索推荐项目从业务需求BRD到产品需求PRD，最终到技术方案选型，架构设计及技术落地的整个过程。
本章中使用了SpringBoot加Mybatis框架完成基础项目能力建设，并加装通用返回值，异常处理，页面请求资源等处理方式完善业务系统的基础能力建设。
本章中，将项目中业务系统能力划分为C端用户层和运营后台管理层，建设了面向用户的登录注册服务与面向运营配置后台的统一权限管理，并建设了一套点评商户入驻体系的流程。
本章中，将扩展运营后台能力，把品类服务与开店能力加入运营后台，完成点评所有基础业务能力建设。
本章中，将使用业务系统与数据库的能力，建设关键词搜索与多条件筛选聚合过滤的二次搜索能力，并结合LBS地理围栏通过距离控制搜索排序，同时会优先将距离与评价好的商户门店推荐给用户，完成点评门店搜索推荐架构1.0的能力。...
本章中，会讲解通过发现搜索1.0架构中的不足引入ElasticSearch7，并讲述了分布式搜索引擎高效和可扩展性的基本原理，同时会介绍es的基础语法。
本章中，会结合开源数据TMDB，深入学习ES高级的数据导入，进阶的查询语句，多字段查询，过滤排序，tf/idf bm25打分原理与自定义score打分实现，最后会闭环ES的学习。
本章中，会带领大家学习并接入IK中文分词器，并且借助logstash-input-jdbc构建点评搜索所需要的全量和增量索引。
本章中将升级搜索接入层应用能力，将原本基于业务数据库的1.0搜索架构改成基于ElasicSearch7为搜索引擎并通过RestApi方式接入项目的应用。
在本章中，通过发掘搜索2.0中的不足，结合定制化分词器，同义词扩展，词性相关性重塑等多维度技术优化搜索算法。
在本章中，通过发掘搜索2.0中的不足，结合定制化canal中间件的学习，完成了准实时索引能力的建设。
本章中，将通过发掘点评推荐1.0架构中的不足，改造推荐体系，定义了个性化召回算法和个性化排序算法的分层推荐模型完成了千人千面的推荐架构设计。
卖家进行搜索推荐时，也会对用户对商品的点击以及购买行为做分析，依此进行推荐。点击率预估模型就是用在这种场景。本章着重讲解点击率预估模型中的随机森林算法和GBDT算法、对GBDT进行实现和测试。
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龙虾三少
全栈工程师
十年全栈研发架构经验，主攻后端java高性能集群。经历过天猫双十一巨峰流量历练，善于运用各项互联网中间件及系统设计技术为业务能力建设提供亿级流量的基础保障。擅长高性能分布式微服务建设，分片式任务调度，事务型消息队列，多级缓存设计，限流防刷策略等。
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