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
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 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配 摘要 标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档.文档里的每个字段或一袋子词.match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语,但这只是故事的一部分.它并不能告诉我们词语之间的关系. 考虑下面句子的区别: Sue ate the alligator. The alligator ate sue. Sue never goes anywhere without her alligator-skin purse. 一个 m
第11节深度探秘搜索技术_案例实战基于dis_max实现best fields策略进行多字段搜索 课程大纲 1.为帖子数据增加content字段 POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} }
改正用户拼写 Term suggester:词项匹配建议:可以通过wiki的插件来下载wiki上面的单词以及短语,来作为你的拼写提示基础仓库: Phrase suggester:n-gram算法,短语匹配: Complete suggester:prefix匹配:内置了FST(Finite State Tranduter)数据结构,实现快速检索,自动完成后续字符填充:但是这个在实现层面上,对于输入那些内容需要预先指定好,这个工作量可就有点大了,然后指定output,就是这些指定的内容输入后,将会
