SZU Information Retrival Final Project

• 后端起服务框架，路由
• 接口层

• 检索首页，只带有搜索框和确认按钮，点击跳转检索列表页
• 检索列表页，展示返回的前n条结果。点击跳转检索详情页
• 检索详情页。商品信息

• 功能层
• redis 读取重构。目前只写了json格式cache的读取
• index初始化的排序，和每次加入新数据时的排序。前面作业已经实现过两个有序倒排索引的合并，时间复杂度O(n)
• 存储层
• 计算层

• 两数组都无序。先合并，再排序。
• 一有序，一无序。先排序，再合并。
• 对于指向同一个商品的多条评论，可以视作一条长文本。这个时候，词（如形容词）的复现频率，实际上是多条短文本中的共现，与相似度是可以看作正相关的。每一次复现，都是对相关性的贡献。特别是形容词更符合这个假设，代表评论用户【们】对这个形容的认可。如检索词”鞋 耐磨“，某商品1000条评论中有999条包含”耐磨“，”耐磨“的tf中，该商品”耐磨“词频极高，也应该符合”耐磨“。对于名词，可能会稍弱，比如每条评论可能都带有”鞋“。但是起码保证，与”鞋“相关的评论，可以联系到”鞋“类商品，保证召回。形容词更能体现信息需求满足的精细程度。