环境
Elasticsearch 7.13
Mac 10.14.6
概述拆分索引API允许将现有索引拆分为新索引，其中每个原始的主分片被拆分为新索引中的两个或者多个主分片索引可以拆分的次数(以及每个原始的主分片可以拆分成的分片数量)由index.number_of_routing_shards设置。路由分片的数量指定使用的hash空间，该空间内部使用一致性
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2023-11-29 11:30:46
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ElasticSearch概述与核心概念说明：一、概述二、Elasticsearch重要概念三、Elasticsearch 系统架构 说明：该文章内容整理自网络，如有侵权，请及时联系博主一、概述ES相关概述
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您
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2024-05-29 00:42:41
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# 拆词搜索与 Java 实现
随着信息技术的不断发展，搜索引擎已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的工具。在处理中文搜索时，我们会面临一个特殊的问题：如何对中文进行拆词搜索（即将一个完整的短语拆分成一个个独立的词语）。在这篇文章中，我们将探讨拆词搜索的基本概念，并通过一个简洁的 Java 实现示例来进行说明。
## 拆词搜索的基本概念
在中文信息检索中，基本的搜索单位是词语，而不是字母或字
一种面向搜索引擎的中文切分
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2023-11-03 19:53:38
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1、什么是包装类Java是一门面向对象的语言，其所有的类型都是引用类型。但是Java的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型，基本类型不具备对象的性质，为了保证面向对象的完整性，让基本类型也具有对象的特征，就出现了包装类型，它相当于把基本类型包装了起来，使其具有对象的性质，并且为其添加了属性和方法，丰富了基本类型的操作。 包装类同时也实现可空类型，即一个数值是空的。Java 集合中也只能放入包装类
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2024-10-22 11:29:45
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无论是内置的分析器（analyzer），还是自定义的分析器（analyzer），都由三种构件块组成的：character filters ， tokenizers ， token filters。内置的analyzer将这些构建块预先打包到适合不同语言和文本类型的
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2024-09-30 21:17:10
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目录?本文简要? ?一、什么是自动补全?二、ES实现原理?三、实现方式?3.1、Completion Suggester 实现?3.2、例子?3.2.1、定义 Mapping，使⽤ “completion” type?3.2.2、索引数据?3.2.3、运⾏ “suggest” 查询，得到搜索建议。?3.2.4、结果?四、Context Suggester带上下文的推荐?4.1、例子?4.
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2024-08-21 08:55:44
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背景：默认使用es做检索服务时 只是针对某个字段做检索，传入关键词调用检索服务，检索过程中ES分词部分我们无法控制细节和逻辑，从而影响检索效果，以下我给出简单策略供同学们扩展自己业务的思路。 ES使用IK分词，支持 ik_smart/ik_max_word两种分词方式， 在建立索引时使用ik_max_word最细粒度分词，原因是分尽量多的term增加召回匹配文档量， 在检索时使用ik_smart粗
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2024-03-19 13:01:00
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1. 概述 搜索一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错。以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。##四种Suggester2. term suggester term suggester正如其名，只基于tokenizer之后的单个term去匹配建议词，并不会考虑多个term之间的关系json POS
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2024-03-23 15:48:35
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文章目录基本介绍Elastic 介绍ElasticStack常规搜索的弊端全文搜索引擎：Elasticsearch和Solr之间如何选择？ES 的优点ES 案例 基本介绍Elastic 介绍Elasticsearch是一个分布式，RESTful风格的搜索和数据分析引擎，可以解决各种用力。它也是Elastic Stack的核心，集中存储数据，帮助发现各种情况。ElasticStack包括 Elas
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2024-03-29 21:11:30
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## 拆词 Java 实现指南
在进行自然语言处理或文本分析时，“拆词”是一个常见需求，尤其在处理中文文本时。本文旨在教你如何用 Java 实现拆词功能。接下来，我们将通过表格和流程图来展示整个流程，并逐步解释每一部分的代码。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
中文分词，就是将一个汉语序列（句子、段落等）切分成一个一个独立的词语（或者根据其他要求，可以切分成词组）。但是相对其他语言，中文分词具有一些特殊性。比如：①与英语等其他拉丁语语言相比，中文并没有明显的空格为自然边界。②中文的词与词之间的界限划分并不十分清晰，单纯对汉语初学者，都会存在一些划分歧义，对于及其处理更是不消得说。中文分词对于信息处理，数据挖掘有着重要的意义。作为自然语言处理（NLP）的一
Elasticsearch单字符串多字段查询-DisMaxQuery单字符串查询单字符串查询的实例算分过程查询 should语句中的两个查询加和两个查询的评分乘以匹配语句的总数除以所有 语句的总数查询结果及分析Disjunction Max Query查询.上例中，title和body相互竞争
不应该将分数简单叠加，而是应该找到单个最佳匹配的字段的评分Disjunction Max Quer
分片（sharding）是指将数据拆分，将其分散存在不同的机器上的过程。有事也用分区（partitioning）来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的大型计算机既可以存储更多的数据，处理更大的负载。『MongoDB中的自动分片』MongoDB在分片之前要运行一个路由进程，该进程名为mongos。这个路由器知道多有数据的存放位置，所以应用可以连接它来正常发送请求。mongos对应
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2024-02-29 12:29:40
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1、search ApiES支持两种基本方式检索；通过REST request uri 发送搜索参数 （uri +检索参数）； 通过REST request body 来发送它们（uri+请求体）；一切检索从_search开始 GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 检索bank下所有信息，包括type和docsGET bank/_sear
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2024-08-30 10:49:07
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## Java 拆词算法
在自然语言处理领域中，拆词是一个重要的步骤。拆词算法可以将一个句子或者一段文本拆分成一个个独立的词语，这对于词频统计、信息检索等任务非常有帮助。在本文中，我们将介绍一种基于Java的拆词算法，并提供代码示例。
### 拆词算法原理
拆词算法的核心是将一个句子拆分成最小的单元，通常是词语。在中文文本中，通常使用分词的方式来进行拆词。而在英文文本中，则可以通过空格或者标
原创
2024-06-05 04:08:23
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# Java汉语拆词实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(加载中文分词库)
B --> C(读取待拆分文本)
C --> D(进行拆词)
D --> E(输出拆分结果)
E --> F(结束)
```
## 2. 每一步的具体实现
### 2.1 加载中文分词库
首先，我们需要使用HanLP这个中文分词库。在项目中引入HanLP的j
原创
2024-03-08 03:49:16
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面对海量的信息，我们很容易被淹没在信息的海洋中；当我们需要查找某个信息的时候，我们就会输入能够体现我们意图的关键字，搜索引擎会通过解析我们的关键字从而构造相应的查询表示方法；然后搜索引擎通过构造的查询在内存存储的文档集合中查找跟用户需求相关的文档，并根据相关度进行排序；以上搜索引擎进行计算的过程就是相关度计算，而其相关的理论基础就是检索模型；用户输入的是关键字，搜索引擎输出的是相关文档，从关键字和
假如你使用百度，一定会有这样的困扰，各种垃圾信息太多。所以我还是建议你用 Google，若是你用不了，今天就分享几个小小的搜索技巧，分分钟的提高你的搜索技巧。 1、intitle:关键字这个搜索指令是想告诉搜索引擎，搜索出来的结果，标题一定要包含你输入的关键词，关键是可以去广告。 使用 intitle 命令之后。 2、“关键字”把关键词放在双引
1：很久以来，对搜索的认识一直停留在百度搜索，觉得这种东西自己的项目关系不大2：学会了sql之后，对搜索的了解上升到模糊查询，LIKE '%****%'，3：了解到lucene.NET的存在后，知道了社区里面有专业的搜索方案，但中文分词缺乏，所以我拒绝使用。一直到我经历了下面这些丑事 1：数据库的一个表分表后，要得到满足条件一组的数据，以前简单的select出来，现在sel
