学习目标：
了解搜索引擎和相关推荐系统的基本原理和工作机制。
掌握常用的搜索/推荐算法和技术。
能够使用常见的搜索/推荐开发工具和框架。
实践项目，加深对搜索/推荐技术的理解和应用能力。
Day 1-5: 基础知识学习
Day 1: 介绍搜索引擎和相关推荐系统的基本概念。阅读相关文献或在线教程，例如《搜索引擎优化入门》。
Day 2-3: 深入了解搜索引擎的工作原理，包括爬虫、索引、检索和排名等基本流程。
Day 4-5: 学习相关推荐系统的基础知识，包括协同过滤、内容推荐和深度学习推荐等技术。
Day 6-15: 算法与技术学习
Day 6-8: 学习常用的搜索算法，如倒排索引、TF-IDF、BM25 等。实践编写简单的搜索引擎原型。
Day 9-11: 深入学习推荐系统的算法，包括基于用户行为的推荐算法、基于内容的推荐算法等。实现一个简单的内容推荐系统。
Day 12-15: 探索机器学习在搜索/推荐中的应用，了解如何使用机器学习算法进行排序和个性化推荐。
Day 16-25: 工具与框架实践
Day 16-18: 学习使用常见的搜索引擎开发工具，如Elasticsearch、Solr等。搭建一个简单的搜索引擎应用。
Day 19-21: 掌握推荐系统开发框架，如Surprise、LightFM等。实现一个基于协同过滤的推荐系统。
Day 22-25: 学习使用深度学习框架进行推荐，如TensorFlow、PyTorch等。尝试实现一个深度学习推荐模型。
Day 26-30: 项目实践与总结
Day 26-28: 开展一个实际的搜索/推荐项目，可以是一个简单的个人项目或者是解决实际问题的项目。在项目中应用所学的技术和算法。
Day 29: 回顾整个学习过程，总结所掌握的知识和经验，查漏补缺。
Day 30: 进行学习成果的评估和自我反思，制定下一阶段的学习计划。
学习资源：
书籍：《搜索引擎优化入门》、《推荐系统实践》
在线课程：Coursera 上的《搜索引擎优化》、《推荐系统专项课程》
开源项目：GitHub 上的搜索引擎和推荐系统相关项目
博客文章：Medium、Towards Data Science 等平台上关于搜索/推荐技术的文章
评估进展的方式：
完成每日的学习任务，并对学习内容进行总结和复习。
在实践项目中应用所学知识，观察项目的进展和效果。
参与在线论坛或社群，与他人交流学习经验和解决问题。
希望这个学习计划能够帮助您在 30 天内取得明显的进步！如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。
