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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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”
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2024-03-17 16:39:38
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BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery(); builder.must(QueryBuilders.matchQuery("deleteFlag", DeleteFlagEnum.NOT_DELETE.getValue())); List<Long> ttIds=new ArrayList<
原创
2023-02-04 01:11:03
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1.前期准备明确可以查看什么中医体质测评里面的内容体检报告里面医生的评估结果：医生的评估结果会在用户的备注里面说明出来需要重新添加的功能健康管理师除了之前给用户设置的风险等级除外，还需要在用户的备注信息里面去添加备注内容，也就是通过查看体检报告和测评结果，二者共同对用户的身体健康与建议写入备注信息中2.新增的功能：通过在风险测评里面点击编辑功能，可以对用户的备注信息进行编辑前台代码member-r
一般来说，影响数据库最大的性能问题有两个，一个是对数据库的读写操作，一个是数据库中的数据太大导致操作慢，对于前者我们可以适当借助缓存来减少一部分读操作，而针对一些复杂的报表分析和搜索可以交给hadoop和elasticsearch,对于写并发大，读也并发大，我们可以考虑分库分表，主从读写分离或者两者结合等方式来提高并发性和时效性，例如PG大并发写，大数据查看可以用elasticsearch与PG数
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2024-03-17 11:45:23
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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
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2024-03-27 05:56:05
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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
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2024-03-04 21:51:36
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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.
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2024-01-08 15:02:37
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# 如何实现“python 形似字匹配”
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用Python实现形似字匹配。形似字匹配是一种在文本中查找与给定文字形状相似的文字的技术。我们将使用Python中的difflib库来实现这一功能。difflib库中包含了用于比较序列的方法，我们将利用其中的SequenceMatcher类来实现形似字匹配。
## 流程图
```mermaid
flowchart
原创
2024-03-18 04:16:35
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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
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2024-04-23 20:59:17
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简介在 ES 中，提供了十分丰富的 DSL 查询。DSL 查询使用 JSON 格式的请求体与 ES 交互，可以实现各种各样的查询需求。常见的查询有：查询所有：查询出所有文档，测试时才会用。如 match_all。全文检索查询：利用分词器对输入的内容分词，然后去匹配倒排索引。如 match、multi_match。精确查询：根据精确词条查询 keyword、数值、日期等。如 term、ra
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2023-10-20 16:51:52
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匹配查询 {#query-dsl-match-query}match 查询接受文本/数值/日期，分析他们并构造一个查询。例如：GET /_search
{
"query": {
"match" : {
"message" : "this is a test"
}
}
}注意， message 是一个字段的名字，你能够用任意字段
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2024-07-03 13:59:53
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# 实现Python中文形似字匹配
## 概述
在Python中实现中文形似字匹配可以帮助我们处理一些文本中存在的错别字或笔误，提高文本处理的准确性。在本文中，我将向你介绍如何实现这一功能。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(加载中文形似字数据)
B --> C(分词)
C --
原创
2024-03-03 06:19:00
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从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章。 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期。数值和字符枚举值)的数据库，它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以。 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成。它们本身是不够的。我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程
作者：Chris Hegarty任何向量数据库的核心都是距离函数，它确定两个向量的接近程度。 这些距离函数在索引和搜索期间执行多次。 当合并段或在图表中导航最近邻居时，大部分执行时间都花在比较向量的相似性上。 对这些距离函数进行微观优化是值得的，我们已经从之前类似的优化中受益，例如 参见 SIMD、FMA。随着 Lucene 和 Elasticsearch 最近对标量量化的支持，我们现在比以往任何
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2024-10-09 09:55:28
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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):
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2024-03-29 07:21:42
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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
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2024-06-12 10:44:15
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结合官网资料，做了更详细的实际使用总结。 从单机版安装到集群高可用生产环境搭建、基本概念(索引,分片,节点,倒排索引…)、DSL语法实践、分词器(内置+中文)、SpringBoot整合实战、仿京东商品搜索实战实现。1.前言条件语句match_all 查所有match 匹配查询bool联合查询term 词条精确查询range 范围查询主要约束条件参数must 多条件时必须都满足-相当于MySQL条
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2024-07-23 09:48:58
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目录搜索API搜索API 端点地址URI Search查询结果说明特殊的查询参数用法Request body Searchquery 元素定义查询指定返回哪些内容Script Field 用脚本来对命中的每个文档的字段进行运算后返回过滤sort 排序sort折叠分页高亮 Profile 为了调试、优化 count apival
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
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2024-01-14 23:35:23
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