Photo by Pixabay from Pexels 前言:日常在使用Elasticsearch的搜索业务中多少会出现几次 "为什么这个Doc分数要比那个要稍微低一点?"."为什么几分钟之前还是正确的结果现在确变了?"之类的疑问. 抱着深入探究的学习态度还是决定要把相关度评分算法摸透,本文内容基于目前的7.14版本,尽量以通俗易懂的话语详细解释这些概念. 1. Elasticsearch中的相关性计算 在正式进入算法解析阶段之前,先一步一步的补足相关的概念知识,

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认

一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elasticsearch.com/ 二.基本用法 Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices),每一个索引可以包含多个类型(types),每一个类型包含

原文链接: https://www.elastic.co/blog/found-bm-vs-lucene-default-similarity 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 这篇文章是之前讨论相似度模型(vsm和bm25)的文章的后续,在这篇文章中我们将使用维基百科的文章数据比较这两个模型的准确率和召回率. 概述 在前一篇文章中我从定义上比较了BM25和tf-idf的不同.然而Lucene/Elasticsearch中的默认相似度并非是纯粹的tf-idf实现,事实上

概述 score在ES中有着很重要的作用,有了它才有了rank,是验证文档相关性的关键数据,score越大代表匹配到的文档相关性越大 官方解释 查询的时候可以用explain来展示score的计算过程,也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读 类似xxx/_search?explain&format=yaml 下图是通过explain看到的一部分json,其实这个解释中就展示出了计算公式,不得不说ES在这点上还是很人性化的 计算方式 常说的相关性是指计算一个全文(full

1.  ElasticSearch的评分 在用ElasticSearch作为搜索引擎的时候,如果采用关键字进行查询,ElasticSearch会对每个符合查询条件的文档进行评分,在5.3.0的版本中,默认采用的是BM25的评分函数,关于BM25的评分函数,网络上有较多的讲解,这里就不进行详细说明,贴上几个连接如下: http://luokr.com/p/7 https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 https://www.elastic.co/guide/

Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了一个基于Jetty的web服务器,方便各大语言直接http调用,同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口!Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用,例如:最大匹配词长,是否开启中文人名识别,是否追加拼音,是否追加同义词等! Jcseg核心功能:

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关

什么是Elasticsearch?   Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.   Lucene 可以说是当下最先进.高性能.全功能的搜索引擎库--无论是开源还是私有,但它也仅仅只是一个库.为了充分发挥其功能,你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中. 更糟糕的是,您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理,因为Lucene 非常复杂.   为了解决Lucene使用时的繁复性,于

最近项目组安排了一个任务,项目中用到了全文搜索,基于全文搜索 Solr,但是该 Solr 搜索云项目不稳定,经常查询不出来数据,需要手动全量同步,而且是其他团队在维护,依赖性太强,导致 Solr 服务一出问题,我们的项目也基本瘫痪,因为所有的依赖查询都无结果数据了.所以考虑开发一个适配层,如果 Solr 搜索出问题,自动切换到新的搜索--ES. 其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题.但是先不考虑本身设计的合理性,领导需要开发,所以我开始踏上了搭建 ES 服务的道路,从零开始

ElasticSearch评分分析 explian 解释和一些查询理解 按照es-ik分析器安装了ik分词器.创建索引:PUT /index_ik_test.索引包含2个字段:content和nick,如下: GET index_ik_test/_mapping { "index_ik_test": { "mappings": { "fulltext": { "properties": { "content"

https://blog.csdn.net/belalds/article/details/82667692 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎,java开发,包括: Lucene Solr Elasticsearch Katta.Compass等都是基于Lucene封装. 你可以想象Lucene系有多强大. 2.Sphinx搜素引擎,c++开发,简单高性能. 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:Lucene.Solr.Elasticsearch.Sphinx的特点和优劣势选型比较. L

学习elasticsearch不仅只会操作,基本的运行原理我们还是需要进行了解,以下内容我讲对elasticsearch中的基本知识原理进行梳理,希望对大家有所帮助! 一.ES版本控制 1．Elasticsearch采用了乐观锁来保证数据的一致性,也就是说,当用户对document进行操作时,并不需要对该document做加锁和解锁的操作,只需要指定要操作的版本即可.当版本号一致时,elasticsearch会允许该操作顺利执行,而当版本号存在冲突时,elasticsearch会提示冲突并抛出异

前面我们感觉ES就想是一个nosql数据库,支持Free Schema. 接触过Lucene.solr的同学这时可能会思考一个问题——怎么定义document中的field?store.index.analyzer等属性如何配置? 这时可以了解下ES中的Mapping. [reference] http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html#mapping Mapping is

搜索 就是在任何场景下,找寻你想要的信息,这个时候,会输入一段你要搜索的关键字,然后就期望找到这个关键字相关的有些信息 垂直搜索 站内搜索 互联网搜索 电商网站,招聘网站,新闻网站,各种app IT系统的搜索 OA软件,办公自动化软件,会议管理,日程管理,项目管理,员工管理,搜索“张三”,“张三儿”,“张小三”:有个电商网站,卖家,后台管理系统,搜索“牙膏”,订单,“牙膏相关的订单” 数据都是存储在数据库里面的,比如说电商网站的商品信息,招聘网站的职位信息,新闻网站的新闻信息,如果说从技术的角度

ElasticSearch 2 (24) - 语言处理系列之停用词:性能与精度 摘要 在信息检索早期,磁盘和内存相较我们今天的使用只是很小的一部分.将索引空间保持在一个较小的水平是至关重要的,节省每个字节都意味着巨大的性能提升.词干提取(参见 缩减单词至词根形式(Reducing Words to Their Root Form))的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具. 要减少索引空间的另一个简单的方法就是索引更少的词.在搜索中,有些词要比其他

ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度 摘要 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_

1. 搜索 ES 计算文本相似度用的 BM25,参数默认,不适合电商场景,可调整 BM25 参数使其适用于电商短文本场景 2. k1.b.tf.L.tfScore 的关系如下图红框内所示(注:这里的 tf 即上式中的 f(qi,D)). 3. k1 用来控制公式对词项频率 tf 的敏感程度.((k1 + 1) * tf) / (k1 + tf) 的上限是 (k1+1),也即饱和值.当 k1=0 时,不管 tf 如何变化,BM25 后一项都是 1:随着 k1 不断增大,虽然上限值依然是 (k1+1

参考:http://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/52063676 Elasticsearch 5.0 简介(medcl微信直播实录) 大家好,非常高兴能在这里给大家分享,感谢InfoQ提供的这个微信的平台,首先简单自我介绍一下,我叫曾勇,是Elastic的工程师. Elastic将在今年秋季的时候发布一个Elasticsearch V5.0的大版本,这次的微信分享将给大家介绍一下5.0版里面的一些新的特性和改进. 5.0? 天啦噜,你是不是觉得版

要使用NEST与Elasticsearch进行交互,我们需要能够将我们的解决方案中的POCO类型映射到存储在Elasticsearch中的反向索引中的JSON文档和字段.本节介绍NEST中可用的所有不同功能,使POCO和Elasticsearch变得轻而易举. 在Elasticsearch中显式映射文档对于为给定的问题域提供定制搜索解决方案至关重要.虽然Elasticsearch能够基于遇到的该类型的第一个文档来推断索引中给定类型的映射,但推测的映射有时不足以构建一个非常优秀的搜索体验. 要显式