赶紧来看搜索算法学习路径

今天，老师为大家介绍了搜索算法的学习路径，在其他算法上拼命卷的同学可以转换思路过来看！
1️⃣基础学习
基础机器学习，算法知识，然后学NLP的基础知识，掌握bert原理。
2️⃣动手实践
学完基础和bert，微调bert, 完成几个小项目，
比如bert做分类，bert做打标签，bert做NER等
3️⃣业务了解
有了基础的动手能力，补充业务知识，了解搜索的整个链路
知乎文章看搜索的框架知识，看搜索各个环节的要素
也可以看一些垂直的搜索业务，比如电商搜索等。
4️⃣确定方向
1：基础内容理解方向：主要依靠NLP，多模态等
2:  query方向：包括 query 的纠错、改写、扩展、分词等。
3：召回方向：给定一个查询词，从库中召回有效正确的候选集，并将结果返回给排序，召回方式有很多种，召回主要有倒排索引召回和向量召回两种。
4：相关性方向：搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节。
5：排序方向：粗排，精排，重排，和推荐的排序算法比较接近。
5️⃣深入学习
1.深入学习如Dijkstra算法、Kruskal算法、Prim算法等，理解它们在图的最短路径、最小生成树等问题中的应用。
2.参与实际项目，如搜索引擎、路径规划系统等，将所学的搜索算法应用于实际问题中，解决项目中的搜索相关问题，积累项目经验。
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