一、Elasticsearch简介 Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。二、一些常见的概念索引 (index)：相当于mysql中的数据库。映射 (mapping)：包含了一
需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
ES 7.X 版本引入了向量类型dense_vector，用于存储浮点类型的密集向量，其最大维度为2048。其用作是可以将待查询向量和文档内存储向量之间的距离作为查询评分使用，即越相似的向量评分越高。使用方式为在 query 的script_score中指定向量的计算方式，具体有四种：cosineSimilarity – 余弦函数 dotProduct – 向量点积 l1norm – 曼哈顿距离
最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
默认情况下，返回的结果是按照 相关性 进行排序的——最相关的文档排在最前。1.按照字段的值排序在这个案例中，通过时间来对 tweets 进行排序是有意义的，最新的 tweets 排在最前。 我们可以使用 sort 参数进行实现：GET /_search
{
"query" : {
"bool" : {
"fil
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2023-09-20 16:06:04
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在这篇文章中，我们来讲述 Elasticsearch 中的 suggester。通过使用 suggester，根据提供的文本建议外观相似的字词。 建议功能的某些部分仍在开发中。suggester的 官方文档在地址 Suggesters | Elasticsearch Guide [8.6] | ElasticTerm suggestion 功能适用于一下文本编辑软件。在知道该词语是错误的
文章目录前言相关性打分默认搜索类型：query then fetchdfs query then fetch结论参考文献 前言同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致相关性打分ES使用的打分算法包含了称之为“TF-IDF”的统计信息来帮助计算处于那个索引中的文档的相关性。TFIDF基本思想就是“一个项在文档中出现的次数越多，那么这个文档更加相关；但相关性会被这个项在整个文档库中的次数削弱”
BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery(); builder.must(QueryBuilders.matchQuery("deleteFlag", DeleteFlagEnum.NOT_DELETE.getValue())); List<Long> ttIds=new ArrayList<
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2023-02-04 01:11:03
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1.概述 本文要点相关性得分是一个搜索引擎的核心，了解它的工作原理对创建一个好的搜索引擎至关重要。Elasticsearch 使用了两种相似度评分函数：5.0 版本之前的 TF-IDF 以及 5.0 版本之后的 Okapi BM25。TF-IDF 通过衡量一个单词在局部的常见性以及在全局的罕见程度来确定查询的相关性。Okapi BM25 是基于 TF-IDF 的，它解决了 TF-IDF 的缺陷，使
本文探讨了Text Embedding和ElasticSearch的向量类型如何用于支持文本相似性搜索。本文将首先概述Text embedding技术，介绍该技术的一些应用场景，最后使用ElasticSearch完成一个简单的基于Text embedding的文本相似性搜索demo。从一开始Elasticsearch就作为全文搜索引擎提供快速而强大的全文搜索功能。在Elasticsearch 7.
目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；从编辑距离的定义上来看，在单词的变化过程中，每个字符的变化都
Elasticsearch实战—ES相关度分数评分算法分析 文章目录Elasticsearch实战---ES相关度分数评分算法分析1.ES相关度分数评分算法1.1 Booolean1.2 TFIDF模型1.3 VSM空间向量模型2.ES相关度分数优化2.1 准备数据2.2 Boost 增加搜索条件权重2.3 Negative boost 削弱搜索条件权重2.4 Function score 自定义
排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
文章目录Faiss 简介距离度量在 Sophon TPU 上的接口实现Sophon TPUindexflat 实现indexPQ 实现 ===========================================Faiss 简介Faiss 库是 Facebook 开发的一个用于稠密向量相似性搜索和聚类的库，该库包含有诸多向量相似性搜索的算法。向量相似性搜索是将一个向量与底库中的向量集合
文章目录简介安装初试核心概念文档（Document）语料库（Corpus）向量（Vector）模型（Model）遇到的坑参考文献 简介gensim 是 NLP领域的神器，用于主题建模、文档索引和大型语料库的相似性检索Gensim = Generate Similar，生成相似事物。安装pip install gensim初试提供一份简短的原始语料库，并用"Human computer inter
Elasticsearch搜索的相关性算分相关性和相关性算分相关性- Relevance
搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进行算分_ score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES5之前，默认的相关性算分 采用TF-IDF，现在采用BM 25词频TFTerm Frequency: 检索词在一 篇文档中出现的频率
一、词项相似度elasticsearch支持拼写纠错，其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算；今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法；二、数据准备计算词项相似度，就需要首先将词项向量化；我们可以使用以下两种方法字符向量化，其将每个字符映射为一个唯一的数字，我们可以直接使用字符编码即可；import numpy as np
def vectorize_words(words):
es搜索核心与实战Day05一、相关性和相关性算分相关性 一Relevance
搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES会对每个匹配查询条件的结果进行算分_score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES 5之前，默认的相关性算分采用TF-IDF，现在采用BM 251.词频TFTerm Frequency: 检索词在子篇文档中出现的频率 检索词出现的次数
一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
