客栈搜索的设计

搜索展现的结果，关键因子无外乎：

1）正确性：回答了用户搜索背后的疑问
2）速度：遍历更少的数据，更快的算法。

想起之前看到的一道搜索面试题，某部电影上映前，中，后的搜索结果应该有什么差别。
这些差别都应该从用户搜索的动机来探讨。

回到客栈，如果客栈要做搜索，那么搜索的动机是什么？

找人。

首先整理所有可被搜索的内容：

用户ID,城市，状态，方向，具体语言，个人一句话简介，个人介绍，作品（名称，介绍），Github ID,知乎 ID, stackovfer flow ID.

客栈的特点：提供有类似经验的人。这里应该来自作品和简介。

筛选无法完成，只能通过搜索来做的事情：

1）快速进入细分类：比如说几个筛选条件同时搜索；直接搜索子分类
2）分类标签无法实现的事情：主观内容，个人简介部分

所以搜索顺序：

ID
系统标签
一句话简介，个人简介，作品名称，作品介绍

结果排序顺序：

ID

1. 系统标签
   一句话简介，个人简介，作品名称，作品介绍
   关键字出现次数多

2. 赞＋联系次数多
   近期活跃度

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关键用户场景：

无明确搜索ID:

1. 不懂技术的创始人/项目负责人，需要找能够完成自己产品/项目的人

• 具有类似作品
• 有类似从业经历（比如开发过apple watch, google glass,用django,这些信息一般从个人简介/一句话简介/作品介绍中获取）
• 作品+履历点赞数，联系次数

2. 猎头/HR->要找到明确岗位需求的人

• 方向，语言
• 个人简介

3. 懂技术的负责人->要找到明确岗位需求，语言需求的人。

• 方向，语言
• 个人简介
• 作品

有明确搜索对象：直接输入ID