[Elasticsearch] 邻近匹配 (一) - 短语匹配以及slop參数

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[Elasticsearch] 邻近匹配 (一) - 短语匹配以及slop參数

本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章. 邻近匹配(Proximity Matching) 使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档,或者至少文档中的每一个字段,视作"一大袋的单词"(Big bag of Words).match查询可以告诉我们这个袋子中是否包括了我们的搜索词条,可是这仅仅是一个方面.它不能告诉我们关于单词间关系的不论什么信息. 考虑下面这些句子的差别: Sue ate the alligator. The alligat…

[Elasticsearch] 邻近匹配 (三) - 性能，关联单词查询以及Shingles

提高性能短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T…

ElasticSearch 学习记录之ES短语匹配基本用法

短语匹配短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询…

[Elasticsearch] 邻近匹配 (二) - 多值字段，邻近程度与相关度

多值字段(Multivalue Fields) 在多值字段上使用短语匹配会产生古怪的行为: PUT /my_index/groups/1 { "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"] } 执行一个针对Abraham Lincoln的短语查询: GET /my_index/groups/_search { "query": { "match_phrase": {…

Elasticsearch 邻近查询示例

Elasticsearch 邻近查询示例(全切分分词) JAVA API方式: SpanNearQueryBuilder span = QueryBuilders.spanNearQuery(); span.clause(QueryBuilders.spanTermQuery("Text", "学")); span.clause(QueryBuilders.spanTermQuery("Text", "联")); span.i…

二分图带权匹配、最佳匹配与KM算法

---------------------以上转自ByVoid神牛博客,并有所省略. [二分图带权匹配与最佳匹配] 什么是二分图的带权匹配?二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合,使得集合中边的权值之和最大或最小.而二分图的最佳匹配则一定为完备匹配,在此基础上,才要求匹配的边权值之和最大或最小.二分图的带权匹配与最佳匹配不等价,也不互相包含. 我们可以使用KM算法实现求二分图的最佳匹配.可以参考tianyi的讲解.KM算法可以实现为O(N^3). [KM算法的几种转化] KM算法是求最大权完备匹配…

二分图匹配之最佳匹配——KM算法

今天也大致学了下KM算法,用于求二分图匹配的最佳匹配. 何为最佳?我们能用匈牙利算法对二分图进行最大匹配,但匹配的方式不唯一,如果我们假设每条边有权值,那么一定会存在一个最大权值的匹配情况,但对于KM算法的话这个情况有点特殊,这个匹配情况是要在完全匹配(就是各个点都能一一对应另一个点)情况下的前提. 自然,KM算法跟匈牙利算法有相似之处. 其算法步骤如下: 1.用邻接矩阵(或其他方法也行啦)来储存图,注意:如果只是想求最大权值匹配而不要求是完全匹配的话,请把各个不相连的边的权值设置为0. 2.运…