1. cross-fields搜索 一个唯一标识,跨了多个field.比如一个人,标识,是姓名:一个建筑,它的标识是地址.姓名可以散落在多个field中,比如first_name和last_name中,地址可以散落在country,province,city中.跨多个field搜索一个标识,比如搜索一个人名,或者一个地址,就是cross-fields搜索.初步来说,如果要实现,可能用most_fields比较合适.因为best_fields是优先搜索单个field最匹配的结果,cross-fie

cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法,这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很大的区别. 它将所有的字段视为一个大的字段,然后在任一字段中搜索每个词条. operator:operator设为了and,表示所有的词条都需要出现: minimum_should_match:表示文本匹配度,控制搜索精度,向下取整. 相比most_fields与best_fields,解释起来可能

多字段搜索(Multifield Search) 本文翻译自官方指南的Multifield Search一章. 查询很少是只拥有一个match查询子句的查询.我们经常需要对一个或者多个字段使用相同或者不同的查询字符串进行搜索,这意味着我们需要将多个查询子句和它们得到的相关度分值以一种有意义的方式进行合并. 也许我们正在寻找一本名为战争与和平的书,它的作者是Leo Tolstoy.也许我们正在使用"最少应该匹配(Minimum Should Match)"来搜索ES中的文档.另外我们也可

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第十三章 全文检索 这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档. 全文检索最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 根据文档与查询的相关程度对结果集进行排序的能力.相关度可以使用TF/IDF.地理位置相近程度.模糊相似度或其他算法计算. 分析(Analysis) 将一段文本转换为一组唯一的.标准化了的标记(token),用以(a)创建倒排索引,(b)查询倒排索引. 注意,一旦提到相关度和分析,指的都是查询(queries

目录 上节回顾 本节前言 文档的搜索 URL参数条件搜索 请求体条件搜索 语法与示例: 补充: 小节总结: 文档的过滤filter 语法与举例: filter与bool constant_score cache 小节总结: 文档的聚合分析 准备数据 语法与举例: 其他语法: 补充: 小节总结: 文档的分页.排序 分页 排序 deep paging 补充: 小节总结: 发表日期:2019年9月20日 上节回顾 1.讲了如何对索引CRUD 2.重新解释了type,只是元数据的效果 3.讲了如何对文档

基础数据 创建索引 PUT mytest { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "text", "analyzer": "standard" }

ElasticSearch query_string vs multi_match cross_fields query 本文记录以字段为中心的查询和以词为中心的查询这两种查询方式的区别以及在ElasticSearch中的实现接口,然后以ElasticSearch官方文档为参数资料,比较 query_string dismax 查询 和 multi_match cross_fields查询异同点. 以字段为中心 vs 以词为中心 当Client发起查询请求时,ES会计算查询字符串与文档之间的相关

1.最佳字段(Best fields):: 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站(允许多字段搜索,最佳字段查询),就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title"

漫画版原理介绍 搜索引擎的核心:倒排索引 elasticsearch 基于Lucene的,封装成一个restful的api,通过api就可进行操作(Lucene是一个apache开放源代码的全文检索引擎工具包,必须使用Java作为开发语言集成到项目中) 分布式 elasticsearch和DB的对应关系 DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns ES -> Indices -> Types -> Documents

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Django admin Django强大的功能之一就是提供了Admin后台管理界面,简单配置就可以对数据库内容做管理 创建ModelAdmin并注册 from django.contrib import admin from . import models # version 1 admin.site.register(models.Author) # version 2 class AuthorAdmin(admin.ModelAdmin): pass admin.site.register

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

v8 默认情况下compute的值不存储于数据库中,在高级搜索中也不可以进行搜索 想要对这种类型的值搜索,需要在field的定义中添加search参数,在search的函数中编写搜索逻辑. 例子: related_partner = fields.Many2one('res.partner','Related Partner',compute="_get_partner",search="_search_partner") 搜索的方法: def _search_pa

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Cross Cluster Search简介 cross-cluster search功能允许任何节点作为跨多个群集的federated client(联合客户端),与tribe node不同的是cross-cluster search节点并不会加入remote cluster(远程集群),而是用轻量的方法连接到remote cluster,以便执行federated search(联合搜索) Remote cluster 要使用cross-cluster search之前需要先了解remote

1. 为帖子数据增加content字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} } { "} } { "doc" : {"content" : "i think java is the best programmin

之前的文章分析过,接受索引请求处理的代码在segmenter_worker.go里: func (engine *Engine) segmenterWorker() { for { request := <-engine.segmenterChannel //关键 tokensMap := make(map[string][]int) numTokens := 0 if !engine.initOptions.NotUsingSegmenter && request.data.Con

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

1.为什么添加algolia搜索 第一当然是可以方便的查找所需文章,第二点就是之前常用的swiftype插件不再免费.我的个人博客是这个月初搭建完成的,这时候swiftype已经不再免费,而且只开放企业邮箱注册. 2.添加效果 3.开始添加 下载最新的next主题(5.1.0),因为最新版的已经集成了algolia搜索,可以省去很多配置和修改. 我的版本: (themes\next\_config.yml文件最下方查看) 去algolia官网注册账号(我直接使用的github的账号) 参照下图新

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的