大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于搜索引擎与大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍搜索引擎与大数据的解答，让我们一起看看吧。
推荐引擎和搜索引擎的关系如何简单的解释？
推荐和搜索都是为了实现信息和意图之间的匹配，只不过在搜索里面，用户的意图是明确的，而推荐的意图是不明确的
搜索：当用户输入搜索词之后，这些词经过分词、纠错、扩充等环节，将会送去和不同的内容库里的数据进行匹配（召回），并将匹配结果进行去重、排序，而用户对结果的点击，又会反馈给搜索引擎，从而影响下一次搜索的排序
当建立了这些画像之后，就是需要建立内容和用户之间的关系：
如果用户数据量比较小，我们可以通过抽取内容的特征（标签、实体、作者信息）如果用户数据量比较大，我们可以通过各种协同过滤（用户协同、物品协同、模型协同等）的方式，为用户推荐他们可能想要的内容。- 用户协同的核心思想是 找出和你喜好相似的人，并将这群人喜欢的新东西推荐给你，比如下图中，因为用户A和用户C都喜欢草莓和西瓜，所以认为他俩比较相似，由于用户A还喜欢葡萄和橙子，因此系统会把这两个水果推给和用户A相似的用户C
- 物品协同的核心思想是 确定你喜欢的东西，再将和这些东西相似的东西推荐给你，由于葡萄和西瓜同时被用户A和用户B喜欢，所以认为这两个东西是相似的，当确定用户C喜欢西瓜时，会把相似的东西——葡萄推荐给他
此外，在推荐领域，冷启动可能是各个平台都会面临的问题——包括用户的冷启动和内容的冷启动
- 用户的冷启动：对于一个新用户来说，一般都是给他推荐热门的内容，然后通过有选择的尝试推荐不同类型的内容，来探索用户的兴趣
- 内容的冷启动：先在小范围的用户内进行推荐（比如某个作者的关注者、关注某个领域的用户），根据用户对这篇内容的行为（点击、阅读完成率、点赞、关注、评论、转发），来决定是否需要扩散
推荐引擎背后有大数据支持，搜索引擎只针对关键字提供，每个人使用喜欢不一样，我并不喜欢推荐引擎，也不喜欢被别人猜测，但是，我希望使用搜索引擎的时候数据库是非常庞大强大的，比如，我搜索电动工具，行业最新动态，我希望是基于全球的大数据库，提供简便的翻译工具（虽然很难翻译准确，大概看明白就可以了），如果只有国内的数据实际上我是不满意的，更不希望被人猜测我搜索的螺丝刀推荐一大堆锯子锤子扳手。您觉得呢？
如何通俗地解释大数据？
大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
那么，该怎么去了解大数据呢，比如说我们在浏览网页的时候，必然是有喜好的，而通过大数据分析会过滤掉一些我们不感兴趣的信息，为我们更多的呈现感兴趣的内容，当然了，这么说可能有些片面，或者说这个更倾向于算法。
或者这样说，仅需一个手机号码我们就可以了解一个人的大多数信息，比如住宅地址信息、家庭情况或者医疗记录信息，亦或者是信用状况，这些都是大数据的产物之一。
再具体一点，比如保险公司在理赔的时候，也会对理赔信息进行分析是否有骗保的情况；亦或者说每年公司都会进行体检，这些信息都会存储在医院的档案库，而医院通过大数据分析，就会提醒你身体的变化，以及需要预防的方向。
当然了，关于这些只是大数据的边角料，数据资料是一直在更新完善的，大数据资料库是收集资料、传输资料、存储资料之后再挖掘资料、分析资料、展示资料，这一系列的步骤都是非常关键的，也是密不可分的。
都是需要有着庞大的数据来源，不仅如此，大数据和云计算也是有着非常密切的关系的，比如，大数据的分布式存储以及分布式计算都是云计算的重要技术。
大数据具有4大特征，也就是快速化、多样化、大量化以及价值高和密度低，快速化是指的互联网连接设备数量的增长为我们带来更高速数据的处理。
而多样化则是指的数据的来源多，格式也多，来源具体到生活中包括搜索引擎的信息来源、社交网络信息来源、通话记录等都是大数据信息的来源。
大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。
到此，以上就是小编对于搜索引擎与大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于搜索引擎与大数据的2点解答对大家有用。
