基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档。Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis。Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐。

{
"more_like_this" : {
"fields" : ["title", "content"],
"like_text" : "text like this one",
}
}

其中:

fields是要匹配的字段,如果不填的话默认是_all字段

like_text是匹配的文本。

除此之外还可以添加下面条件来调节结果

percent_terms_to_match:匹配项(term)的百分比,默认是0.3

min_term_freq:一篇文档中一个词语至少出现次数,小于这个值的词将被忽略,默认是2

max_query_terms:一条查询语句中允许最多查询词语的个数,默认是25

stop_words:设置停止词,匹配时会忽略停止词

min_doc_freq:一个词语最少在多少篇文档中出现,小于这个值的词会将被忽略,默认是无限制

max_doc_freq:一个词语最多在多少篇文档中出现,大于这个值的词会将被忽略,默认是无限制

min_word_len:最小的词语长度,默认是0

max_word_len:最多的词语长度,默认无限制

boost_terms:设置词语权重,默认是1

boost:设置查询权重,默认是1

analyzer:设置使用的分词器,默认是使用该字段指定的分词器

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