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发生变化，或者文
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2024-10-27 15:08:44
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0 前言在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介绍ES的相关性计算原理，以及如何对相关性调优。1 ES相关性计算方式ES的打分机制是基于tf-idf算法进行改进得到的
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2024-05-28 22:00:59
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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
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2024-05-23 18:04:51
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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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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
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2024-04-21 17:02:21
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1.现有的排序模型
主要可以分为以下两类：相关度排序模型和重要性排序模型。 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序。常用的模型包括：布尔模型(Boolean Model)，向量空间模型(Vector Space Model)，隐语义分析(Latent Semantic Analysi
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2024-10-13 17:45:59
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# 如何在Python中实现文本数据按照相似度分类
在现代社会，文本数据无处不在。如何通过相似度对文本进行有效分类是一个非常重要的任务。本文将带你逐步了解如何使用Python实现这一目标。整个过程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------
1、相关性 ElasticSearch检索结果是按照相关性倒序排列的，相关性是什么，相关性又是如何计算的？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查
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2024-05-04 17:23:22
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默认的，结果返回根据相关性排序，在这一节中，我们解释如何利用相关性，以及它是怎么计算的．我们以参数sort开始，以及如何使用它．1. 排序以便根据相关性进行排序，我们需要把相关性表述为值，在ES中，相关性评分是单浮点类型的数值，它以_score被显示在搜索结果中，默认的是降序排列．然而有时候，你不需要一个有意义的相关性评分，例如接下来的查询，只返回字段user_id有值1的所有文档．GET /_s
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2024-03-19 11:38:47
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默认情况下，es中的返回结果是根据relevance排序的，相关性最强的结果在最前边。接下来我们会介绍相关性是什么意思，是如何计算的？但是，我们先把焦点放在sort这个参数上，看看如何使用1：sorting为了能按照相关性排序，我们需要用一个数值来代表相关性。在es中，_score字段就是表示相关性的数字，用浮点类型表示，默认情况系按照_score的降序排列。有些情况下，我们并没有一个有意义的相关
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2024-04-04 20:47:45
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文章目录match和phrase match(proximity match)区别rescoring机制 ElasticSearch系列——主目录match和phrase match(proximity match)区别match --> 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就okphrase match --> 首先扫
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2024-03-26 18:19:00
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在日常应用中，文本比较是一个比较常见的问题。文本比较算法也是一个老生常谈的话题。 文本比较的核心就是比较两个给定的文本（可以是字节流等）之间的差异。目前，主流的比较文本之间的差异主要有两大类。一类是基于编辑距离 （Edit Distance）的，例如LD算法。一类是基于最长公共子串的（Longest Common Subs
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2023-10-16 20:10:12
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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
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2024-06-12 10:44:15
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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
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2024-03-12 18:24:23
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余弦相似度余弦相似度是测量两个向量在多维空间中的夹角的余弦值。其值的范围从-1到1，其中1表示完全匹配，0表示没有关系，而-1表示完全不匹配。余弦相似度不考虑两个向量的模长，只考虑它们之间的夹角，所以适合处理文本中高维稀疏向量。适用情况：适用于稀疏向量，如文本分类中的TF-IDF矩阵、用户评分等。计算简单快速。皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种测量两个连续变量之间线性关系强度和方向的统计量。它衡量
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2024-09-09 07:58:28
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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
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2024-03-26 15:16:19
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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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作者：Radovan Ondas在本文章，我们将了解如何通过几个步骤在 Elastic 中实施相似图像搜索。 开始设置应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后完成为你的图像集生成嵌入。Elastic 图像相似性搜索概览 >>
Elasticsearch：如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索 如何设置环境第一步是为你的应用程序设置环境。 一般要求包括：GitPython
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2024-05-02 21:47:34
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一 KNN Search介绍 Elasticsearch 使用HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN算法一样，HNSW是一种近似方法，它牺牲了结果准确性以提高搜索速度。 ES8.x
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2024-03-14 07:06:46
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