文章翻译自 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/file-descriptors.html 1.文件描述符 curl -X GET "10.22.60.174:1200/_nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors&pretty" 2.关闭交换分区 交换分区会造成垃圾收集持续数分钟 linux系统 : sudo swap

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

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在全文搜索中我们常常会在多个字段中匹配同一个查询条件或者在不同的字段中匹配不同的条件.比如下面这个例子: GET /books/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "和平战争" }}, { "match": { "author": "托斯泰&qu

测试数据 ["美科学家发现人体新器官","科学家发现新器官"],["曝高云翔悉尼被捕","高云翔涉性侵被捕"],["走失柯基犬被摔死事件","柯基犬摔死后续"],["张继科景甜公布恋情","张继科公布恋情"] string-similarity  (gem "string-similarity")   https://githu

http://www.cnblogs.com/ibook360/archive/2011/10/19/2217638.html Lucene3.0之结果排序(原理篇) 传统上,人们将信息检索系统返回结果的排序称为"相关排序" (relevance ranking) ,隐含其中各条目的顺序反映结果和查询的相关程度. 1. 基本排序原理 ①     向量空间模型 Gerald Salton 等在 30 多年前提出的"向量空间模型" (Vector Space Model

目录 1.简介 2.概念和工具使用 2.1 基本概念 2.2 使用kibana 3.操作索引和数据 2.3 索引 2.4 索引映射到文档 2.5 新增数据 2.6 修改数据 2.7 删除数据 4. 搜索 4.1 查询 4.2 过滤 4.3 排序 5. 聚合 5.1 基本概念 5.2 导入数据 5.3 聚合为桶 5.4 桶内度量 5.5 桶嵌套桶 5.6 其他划分桶的方式 1.简介 Elastic Search是一个分布式的全文检索工具,可以用在商城中检索商品信息等. 接下来介绍本文需要用的三个工

一.多shard场景下relevance score不准确问题 1.问题描述: 多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高. 2.解决 (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概率学的背景下,es都是在多个shard中均匀路由数据的

大家一定不会多搜索引擎感到陌生,搜索引擎是互联网发展的最直接的产物,它可以帮助我们从海量的互联网资料中找到我们查询的内容,也是我们日常学习.工作和娱乐不可或缺的查询工具.之前本人也是经常使用Google和Baidu搜索,而对搜索引擎的知识架构没有一个整体的概念.前一阵子的实习,使我有机会全面的了解了搜索引擎,感觉还是蛮有意思.所以,即使在面临找工作的高压下,也一定要抽时间来总结和回顾一下学到的知识,以便以后查阅,如果能给其他人带来帮助,那最好不过了. 搜索引擎的标准定义:搜索引擎(Search

Nginx location模块整理 具体的Nginx安装就不在这里描述了,这里只是为了对location的描述 Nginx环境 a. 查看当前系统cat /etc/redhat-release [root@nginx /]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.7 (Final) [root@nginx /]# b. 查看系统内核uname –r [root@nginx /]# uname -r 2.6.32-573.el6.x86_64 [roo

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

一.多shard场景下relevance score不准确问题     1.问题描述:            多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高.     2.解决         (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概

双语评估替换分数(简称BLEU)是一种对生成语句进行评估的指标.完美匹配的得分为1.0,而完全不匹配则得分为0.0.这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的,具备了以下一些优点: 计算速度快,计算成本低. 容易理解. 与具体语言无关. 已被广泛采用. BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation中提出的.BLEU计算的原理是计算待

一. Search API eg: GET /mall/product/_search?q=name:productName&sort=price desc 特点:search的请求参数都是以HTTP请求的的query stirng 附带的 适用范围:适用于临时的在命令行使用一些工具,比如curl,快速的发出请求,来检索想要的信息: 适用于简单的查询条件 二.Query DSL 将Query DSL视为ASL查询则有两种类型的查询语句: 叶子查询语句(Leaf Query clause) : 叶

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

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作者:Omar Alonso 会议:CIKM 2009 摘要: 截至目前(2009),通过提取文档中内嵌的时间信息来展现和聚类,这方面的工作并不多. 在这篇文章中,我们将提出一个“小插件”增添到现有的传统信息检索系统应用中,这个小附件能够探索多种时间信息. 使用时间实体提取技术,我们将展现时间表达如何被显示的生成以及如何被用于构建多粒度的时间线上.我们将讨论搜索结果的列表如何根据时间来聚类,并作为锚文本嵌入到时间线上,并且基于时间的文本聚类如何被利用来探索包含时间片段的搜索结果.同时,我们将描绘

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本文作为Elastic search系列的开篇之作,简要介绍其简要历史.安装及基本概念和核心模块. 简史 Elastic search基于Lucene(信息检索引擎,ES里一个index—索引,一个索引指向一个或者多个分片—shards,一个分片就是一个Lucene实例). ES的诞生于04年,Shay Banon—据传刚失业又新婚,祸不单行(港蓉蒸蛋糕,蒸的吗),在Lucene的基础上为他去伦敦学厨师的老婆做的食谱搜索.一不小心,搞出了ES,然而老婆大人的食谱搜索却遥遥无期,估计Shay在家键

1.preference 首先引入一个bouncing results问题,两个document排序,field值相同:不同的shard上,可能排序不同:每次请求轮询打到不同的replica shard上:每次页面上看到的搜索结果的排序都不一样.这就是bouncing result,也就是跳跃的结果. 这个问题出现最多的地方就是timestamp进行排序,如下图所示,可能导致每次返回的结果不一致. 比如当你使用一个timestamp字段对结果进行排序,因为es中时间格式为%Y-%m-%d,那么同