从去年11月25日入职，除去寒假一个月，算来也已经满4个月了。
却丝毫没有觉得枯燥厌烦，依旧每天都感觉到压力和成长！

工作的重心从搜索优化转移到数据挖掘和一点点客户端设计的需求。
当然，搜索的优化是没有止境的，本不能忘，只是暂时不会有太大的优化。

一直认为，走走应该停停，思考和总结才能真正成长。
于是，这个周末趁闲思考了下自己这4个月的搜索工作，试图做个小结。
其中，大多数是自己的工作积累，当然不可避免会有导师的指导和看过的相关学习资料的影响。

在信息爆炸的时代，搜索是我们查询自己所需信息的得力助手。
无论是大搜索产品，还是其他产品中的小小搜索框，搜索称得上是一款产品的标配。
那，搜索究竟是做什么的呢？搜索PM的工作又是做什么的呢？

搜索的目标

搜索的目标，是帮助用户更快找到想要的结果项。

当然这是单纯的说法，对于终极目标为盈利的产品来说，搜索归根还是为KPI服务的。简单举例，搜索用户的目标一般是增加用户点击关注的比例；搜索商品的目标则是增加用户形成购买行为的比例。

但是，是不是100%给用户他想要的，用户就满意呢？
不是的。
鬼脚七曾经在《搜索的悖论》一文中提到，当用户没有明确目标时，假如搜索做到最准确，让搜索结果里所有的项都是用户想要的，用户反而不满意了，因为都是可选择的等于不知如何选择 ...

由于近期跟html5页面的需求，对交互、视觉和制作等职位不太了解，所以百度知乎了下，现小小总结如下。

UI设计。UI即User Interface（用户界面）的简称。UI设计则是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由、充分体现软件的定位和特点。

UI设计师，从工作内容上分3个方向，分别是研究工具的，研究人与界面的关系，研究人。
研究工具的包括研究界面的图形设计师Graphic UI designer，软件产品的产品外形设计师等。大部分要求有美术设计教育背景，如工业外形设计，装潢设计，信息多媒体设计等。
研究人与界面的关系的就是交互设计师Interaction design，主要工作内容是设计软件的操作流程等。互联网公司里只有较大的公司才会有交互设计师，较小的公司里多是由产品经理兼任交互设计的工作。
研究人的是用户研究设计师User experience designer。主要是测试交互设计的合理性和图形设计的美观性，测试方法一般都是焦点小组，目标用户问卷等等。用户体验（userexperience）是指用户访问一个网站或者使用一个产品时的全部体验。他们的印象和感觉，是否成功 ...

最近都是学习笔记的节奏哈~~归根到底是我太弱了，有好多要学习的东西~~

今天转发的是搜索引擎结果质量的量化方法的介绍。
对原文进行了更符合PM需求的改动，去掉了一些技术实现的细节。

搜索引擎的结果质量如果是人工来判断，主观性较强，需要有一个量化的并且尽量自动化的指标。
本文主要介绍的就是搜索引擎结果质量的常见评价指标和量化方法。与君共学。

陈运文： http://www.infoq.com/cn/articles/cyw-evaluate-seachengine-result-quality

前言

搜索质量评估是搜索技术研究的基础性工作，也是核心工作之一。评价（Metrics）在搜索技术研发中扮演着重要角色，以至于任何一种新方法与他们的评价方式是融为一体的。
搜索引擎结果的好坏与否，体现在业界所称的在相关性（Relevance）上。相关性的定义包括狭义和广义两方面，狭义的解释是：检索结果和用户查询的相关程度。而从广义的层面，相关性可以理解为用户查询的综合满意度。直观的来看，从用户进入搜索框的那一刻起，到需求获得满足为止，这之间经历的过程越顺畅，越便捷，搜索相关性就越好。 本文总结业界常用的相关性评价指标和量化评价方法。

Cranfield评价体系

二十世纪五十年代英国Cranfield University提出了一套由查询样例集、正确答案集、评测指标构成的完整评测方案，并从此确立了 ...

搜索，尤其是个性化搜索与数据挖掘关系密切。
当搜索的质量达到一定水平，就不能再拘束于小修小补；
而应该往数据挖掘方向发展，当起自家产品的研究院，用数据做更多更大更有意思的事情！

于斯，补充一些数据挖掘方面的知识，为自己充电，也与君共享。

资料链接
http://blog.csdn.net/sherrymi/article/details/21323969
http://www.vsharing.com/k//2013-10/690272.html

基础概念：
当被存储在本地时的数据称作数据，当把数据经过加工处理，它们转变成了有用的信息。如果信息经过合理的组合能够产生价值，特别是商业价值，此时就可以称其为知识。
数据挖掘的过程就是数据加工处理变成信息，最后转化为知识的过程。
大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。

主要工具：
有商用的MATLAB、IBM Intelligent Miner、SAS ...

搜索做了半年，亟需解决的问题基本没有了，前两代搜索引擎所能做的事情完成得尚可。
之前的搜索引擎学习笔记里对第三代搜索引擎介绍较少，故另外详细学习下个性化搜索引擎。
为后续的工作提供基本的技术知识。

资料链接 http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/7932154

个性化搜索引擎的目标

准确描述用户兴趣:为不同用户提供不同的服务, 以满足不同的需求。提高站点的服务质量和访问效率,从而吸引更多的访问者。
用户感应式:user sensitive PageRank, 搜索引擎感兴趣的不单单是某个单一用户的个性化搜索，而是某些用户的分类化（式）的个性化（较小范围内显性/隐性用户反馈的集合）。
直觉搜索:(intuitive search):能够在用户没有考虑清楚要寻找什么之前，为用户呈现所需的信息。

个性化搜索引擎的分类

目前，个性化服务根据其所采用的推荐技术可以分为两种:基于规则的系统和基于信息过滤的系统，其中信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和基于协作过滤的系统。

基于规则的系统：利用预定义的规则来过滤信息,它的优点是简单直接,缺点是规则质量很难保证,而且不能动态更新,此外,随着规则的数量增多,系统将变得越来越难以管理。
基于内容过滤的系统 ...

知乎：
http://www.zhihu.com/question/20584476
http://www.zhihu.com/question/21714205
腾讯大讲堂：
http://djt.qq.com/article/view/16

灰度发布与灰度发布系统

灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。

AB test就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，另一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。
内测发布也是一种灰度发布方式，只有内部员工可以体验到新版本，如此可以提前发现新版本的问题，及时调整，减少上线的风险。
AB test由于是从用户中分出一半来体验新版本，涉及的用户面较广，因而除非某个功能牵动大量的用户信息和数据信息，或者做迁移的成本很高，或者实在无法准确判断用户对两功能的态度，否则尽量不要采用AB test。AB ...

小小总结下百度和知乎上看到的关于各类APP实现方式的知识。
扫下盲，以免跟技术GG沟通时太白痴哈~

Native APP、Web APP、Hybrid App

App，指运行在智能的移动终端设备第三方应用程序。

在高端智能手机系统中主要有以下几类应用程序：

Native App是一个原生程序，运行在本地操作系统如IOS、Android、WP上并使用原生程式编写运行，又叫本地APP。在实现上是使用Objecttive-c和cocoaTouch Framework撰写的IOS程序，或者选择java+Android Framework撰写android应用程序等。

Web App是基于高端机的浏览器运行的应用，宿主是浏览器不再是操作系统，其实也就是一个针对手机操作系统优化后的web站点，是一个触屏版的网站。它使用的技术一般是HTML或HTML5、CSS3、JavaScript，服务端技术JAVA、PHP、ASP。不过，现在由于高端智能手机（Iphone、Android）的内置浏览器都是基于webkit内核的，所以在开发WEBAPP时，多数都是使用HTML5和CSS3技术做UI布局。

Hybrid App是介于上面二者之间的一种半原生程序，伪造了一个浏览器的apk/ipa原生程序，把地址写死了，然后里面运行了一个webapp ...

虽然我现在做的并非传统的网页搜索，但是搜索引擎的基本思想有大部分是通用的。
在学习搜索引擎的基础知识的过程中，我果然发现很多熟悉的思想，也算是将自己的经验所得做个知识梳理。

资料链接 http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/7932134

基于词频统计——词位置加权的第一代搜索引擎

利用关键词在文档中出现的频率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想，其技术发展也最为成熟，是第一阶段搜索引擎的主要排序技术，应用非常广泛，至今仍是许多搜索引擎的核心排序技术。其基本原理是：关键词在文档中词频越高，出现的位置越重要，则被认为和检索词的相关性越好。

词频统计
文档的词频是指查询关键词在文档中出现的频率。查询关键词词频在文档中出现的频率越高，其相关度越大。但当关键词为常用词时，使其对相关性判断的意义非常小。TF/IDF很好的解决了这个问题。TF/IDF算法被认为是信息检索中最重要的发明。
TF(Term Frequency):单文本词汇频率，用关键词的次数除以网页的总字数，其商称为“关键词的频率”。
IDF（Inverse Document Frequency）：逆文本频率指数，其原理是，一个关键词在N个网页中出现过，那么N越大 ...

了解了iOS和Android系统各自的设计规范后，自然得继续学习下这两大目前最常见系统的其他区别。产品策划时才不会太过没常识哈~~
不过鉴于系统的规范也在不断变化中，所以最好的办法就是去实际使用并一直观察。

另外，对于同一个产品其iOS和Android版本UI是否应该保持一致这个老问题也稍微归纳下。

学习资料感谢知乎。
基本框架感谢知友郅帅杰，主要是按照产品设计过程的角度来。

app拥有的权限不同

讨论需求阶段，需要注意app所拥有的权限的区别，这关乎到需求的可行性问题。

iOS平台：app只能做自己区域（安装路径）内的事情。
Android：给开发者的权限相当广泛，小到读取其他app的权限信息，大到引导用户卸载某app。

这个区别导致：
1. Android手机运行速度变慢、造成安全隐患（原因之一）；
2. iOS平台的系统管理或优化类软件较少，个性化软件较多，Android平台则相反。

界面布局方式的区别

需求确定后，需要选用适当的界面布局方式，1)上/下tab；2)九宫格；3)左右滑屏；4) 抽屉式；5)……。无论是iOS还是Android平台，APP都可以随意选择界面布局方式，这一点没有本质区别。
但 ...

继上次学习了下iOS的拟物化和扁平化设计风格之后，很自然地好奇Android的设计风格是什么样子的，与iOS是否有何区别。从而引出这第二篇交互学习笔记。本文主要学习下Holo Theme和Android Design。

首先隆重推荐下国内熟知Android Design的NovaDNG童鞋！几乎所有靠谱介绍都来自于他，不过传闻其对设计风格的喜好也是无常的o(∩_∩)o 哈哈~OK，还是不八卦了，先祭上NovaDNG的文章：
Holo Theme 大行其道, Android Design 无人知晓?
为什么比起 Metro 我更喜欢 Holo

Holo Theme

是什么
Holo Theme是一种视觉语言或者说是一种主题。
Holo Theme是Android Design的一部分，是Android Design最基础的呈现方式。Android 4.0刚发布时，Holo Theme曾经是Android Design的绝对主流，但是现在，Android Design的主流早已不是Holo Theme了。
由于Holo ...