Búsqueda Relevante: Con Aplicaciones Para Solr Y Elasticsearch

Opiniones de los lectores

Este libro sobre tecnología de búsqueda ha sido bien recibido por sus explicaciones claras, su cobertura exhaustiva de la ingeniería de relevancia y sus conocimientos prácticos sobre la creación de aplicaciones de búsqueda eficaces con Elasticsearch. Aunque proporciona contenidos valiosos tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados, algunos lectores lo encuentran falto de profundidad técnica y de ejemplos actuales.

⬤ Explicaciones claras y bien escritas
⬤ introducción exhaustiva a la relevancia de la búsqueda
⬤ proporciona conocimientos prácticos y marcos de trabajo para crear mejores aplicaciones de búsqueda
⬤ especialmente útil para quienes trabajan con Elasticsearch
⬤ estilo ameno y atractivo
⬤ beneficioso tanto para los recién llegados como para los profesionales experimentados en este campo.

⬤ Le falta profundidad técnica en los temas avanzados
⬤ algunos capítulos están excesivamente centrados en los beneficios organizativos más que en las aplicaciones prácticas
⬤ los ejemplos están desfasados con respecto a las versiones de software actuales
⬤ no se centra lo suficiente en Solr
⬤ ocasional palabrería y verborrea que podrían desviar la atención del contenido principal.

(basado en 17 opiniones de lectores)

Título original:

Relevant Search: With Applications for Solr and Elasticsearch

Contenido del libro:

Resumen

Relevant Search desmitifica el trabajo de relevancia. Utilizando Elasticsearch, le enseña cómo devolver resultados de búsqueda atractivos a sus usuarios, ayudándole a comprender y aprovechar las funciones internas de los motores de búsqueda basados en Lucene.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

Los usuarios están acostumbrados y esperan resultados de búsqueda relevantes e instantáneos. Para conseguirlo, hay que dominar el motor de búsqueda. Sin embargo, para muchos desarrolladores, la clasificación por relevancia resulta misteriosa o confusa.

Acerca del libro

Relevant Search desmitifica el tema y le muestra que un motor de búsqueda es un marco de relevancia programable. Aprenderá a aplicar Elasticsearch o Solr a los problemas de clasificación específicos de su empresa. El libro demuestra cómo programar la relevancia y cómo incorporar fuentes de datos secundarias, taxonomías, análisis de texto y personalización. En la práctica, un marco de relevancia también requiere habilidades más suaves, como la colaboración con las partes interesadas para descubrir los requisitos de relevancia adecuados para su negocio. Al final, podrá conseguir un círculo virtuoso de mejoras de relevancia demostrables y cuantificables durante la vida útil de un producto de búsqueda.

Contenido

⬤ ¿Técnicas para depurar la relevancia?

⬤ ¿Aplicación de las funciones de los motores de búsqueda a problemas reales?

⬤ ¿Utilización de la interfaz de usuario para guiar a los buscadores?

⬤ ¿Un enfoque sistemático de la relevancia?

⬤ Una cultura empresarial centrada en la mejora de las búsquedas.

Sobre el lector

Para desarrolladores que intentan crear búsquedas más inteligentes con Elasticsearch o Solr.

Acerca de los autores

Doug Turnbull es consultor principal de relevancia en OpenSource Connections, donde da conferencias y escribe blogs con frecuencia. John Berryman es ingeniero de datos en Eventbrite, donde se especializa en recomendaciones y búsquedas.

El autor del prólogo, Trey Grainger, es director de ingeniería en CareerBuilder y autor de Solr in Action.

Índice

⬤ El problema de la relevancia de las búsquedas.

⬤ La búsqueda bajo el capó.

⬤ Depuración del primer problema de relevancia.

⬤ Domando tokens.

⬤ Búsqueda básica en varios campos.

⬤ Búsqueda centrada en términos.

⬤ Configurar la función de relevancia.

⬤ Proporcionar información sobre la relevancia.

⬤ Diseño de una aplicación de búsqueda centrada en la relevancia.

⬤ La empresa centrada en la relevancia.

⬤ Búsqueda semántica y personalizada.