【摘 要】
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经过20多年的发展,现代搜索引擎系统大量使用深度学习技术,对用户搜索行为与搜索条目的相关程度进行评估,深度学习算法效果优秀,但是对开发搜索引擎的算法工程师提出了更专业的要求。专精于算法的工程师常会在性能、并发等问题上犯下疏漏过错,而专精于性能调优的工程师难以深入理解复杂的深度学习算法。为了将算法与搜索引擎进一步解耦合,本文提出了计算图化的搜索引擎架构,并基于这一架构设计实现了一个购物网站搜索引擎的
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经过20多年的发展,现代搜索引擎系统大量使用深度学习技术,对用户搜索行为与搜索条目的相关程度进行评估,深度学习算法效果优秀,但是对开发搜索引擎的算法工程师提出了更专业的要求。专精于算法的工程师常会在性能、并发等问题上犯下疏漏过错,而专精于性能调优的工程师难以深入理解复杂的深度学习算法。为了将算法与搜索引擎进一步解耦合,本文提出了计算图化的搜索引擎架构,并基于这一架构设计实现了一个购物网站搜索引擎的部分子系统,有效提高了系统的可维护性与可扩展性。系统选择阿里云集群为运行环境,按照软件工程方法,研究了搜索引擎的业务需求,明确了支持深度学习算法为中心,兼顾支持数据存取,人工干预策略等需求;分析了系统迭代开发中的主要活动,明确了开发人员的分类与职责,确定了将系统的部分功能编写为Tensorflow自定义算子,将系统整体组织成计算图的架构,并给出了部分用例图及详细用例分析;从业务角度和运维开发角度进行了系统整体设计,并详细设计了系统中的核心子系统召回结果排序子系统,进行了模块划分,流程设计与数据库设计;实现了系统的基础数据结构,核心自定义算子和整体流程的计算图;最后对系统进行了详细的测试,包括对比测试、性能测试和灰度发布测试。系统上线后运行稳定,迁移架构通过复用优秀实现方式修复了未检出的性能问题,使其性能得到不断优化提升,证明了新架构能有效提升系统的可维护性与可扩展性。
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