本篇介绍的是基于Elasticsearch实现搜索推荐词,其中需要用到Elasticsearch的pinyin插件以及ik分词插件,代码的实现这里提供了java跟C#的版本方便大家参考. 1.实现的结果 ①当搜索[qiy]的时候,能匹配企业.祈愿等 ②当搜索[qi业]的时候,只能匹配的到企业,如果没有企业,将使用模糊查询,匹配祈愿. ③当搜索[q业]的时候结果同②. ④当搜索[企y]或[企ye]的时候结果同②. ④当搜索[qy]的时候,能匹配企业.祈愿等. 2.实现的逻辑 中文匹配前缀==>全拼

日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天主要是在网上找学习网站,爬取方面就参照之前爬到的数据做了一个简单的云图信息展示(Java Web),但是老师要求最好是

IK分词器虽然自带词库 但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES 这章就当写一篇扩展了 其实IK本身是支持热更新词库的,但是需要我感觉不是很好 词库热更新方案: 1:IK 原生的热更新方案,部署一个WEB服务器,提供一个Http接口,通过Modified和tag两个Http响应头,来完成词库的热更新 2:通过修改IK源码支持Mysql定时更新数据 注意:推荐使用第二种方案,也是比较常用的方式,虽然第一种是官方提供的,但是官方

利用Jquery easyui里的autocomplete(1.10.0版本) 的异步请求(remot.html) 添加引用 <script src="~/Scripts/jquery-1.7.1.min.js"></script> <script src="~/Scripts/jquery-ui-1.8.20.min.js"></script> <link href="~/Content/themes

1.建立搜索表 ID KeyWords DT 搜索一次保存一次,id才用guid提高效率 /// <summary> /// 搜索数据 /// </summary> /// <returns></returns> private List<ViewSarchContentModel> SearchBookContent() { string indexPath = @"C:\lucenedir"; List<string

Python 和 Elasticsearch 构建简易搜索 作者:白宁超 2019年5月24日17:22:41 导读:件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.

上个月 13 号,Elasticsearch 6.3 如约而至,该版本和以往版本相比,新增了很多新功能,其中最令人瞩目的莫过于集成了 X-Pack 模块.而在最新的 X-Pack 中 Elasticsearch SQL 已经可用,虽然还处于实验阶段,但是相对于编写复杂的 DSL 查询语句,SQL 语句还是更加亲民,更易于上手. 想体验新版 Elasticsearch 6.3 的新功能,当然要先搭建一个新版本的搜索集群,本文将逐步介绍:如何在阿里云的三台 CentOS 7.4 云主机上搭建 Ela

主要知识点: 搜索推荐的使用场景 用法 原理 一.搜索推荐的使用场景 搜索推荐,就是在你做搜索时,当你写出一部搜索词时,es会自提示接下来要写的词,比如当你在搜索hello w 时,如果es中有如下文档,则es会自动提示hello word.hello we.hello wind.类似我们在用百度时的自动搜索提示.     hello world hello we hello win hello wind hello dog hello cat     hello w -->     hello

Python 和 Elasticsearch 构建简易搜索 1 ES基本介绍 概念介绍 Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎.它提供了一个分布式.支持多租户的全文搜索引擎,它可以快速地储存.搜索和分析海量数据.Elasticsearch可以用于搜索各种文档.它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户.Elasticsearch至少需要Java 8.Elasticsearch是分布式的,这意味着索引可以被分成分片,每个分片可以有0个或多个副本.每个节点托管一个或多

   Solr Wiki Suggester Suggester - a flexible "autocomplete" component.(搜索推荐) A common need in search applications is suggesting query terms or phrases based on incomplete user input. These completions may come from a dictionary that is based up

离线语音Snowboy热词唤醒 语音识别现在有非常广泛的应用场景,如手机的语音助手,智能音响(小爱,叮咚,天猫精灵...)等. 语音识别一般包含三个阶段:热词唤醒,语音录入,识别和逻辑控制阶段. 热词唤醒就是唤醒设备,让设备解析你接下来说的话.通常设备一直在录入周围的声音,但是设备此时不会有任何反应.当通过像「Hi,Siri」这样的唤醒词被唤醒以后,设备就开始处理接下来的声音了.热词唤醒是语音识别的开始. Snowboy 是比较流行的热词唤醒框架,目前已经被百度收购.Snowboy 对中文支持友

日期:2020.02.01 博客期:140 星期六 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复](本期博客) e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,好像是之前数据爬取的内容就不对,不应该爬取标签,我仔细想了一下,也确实不是,所以今天我们来爬取IT新闻里

本文介绍如何在Elasticsearch中对数据进行搜索. 1.简述 在Elasticsearch中的搜索中,有两类搜索: queries aggregations 区别在于:query可以进行全文搜索,而aggregation可以进行统计及分析.当然可以结合query及aggregation一起使用,比如先对文档进行搜索,然后进行aggregation. GET blogs/_search { "query": { "match": { "title&q

目录: 一.针对这次装B 的解释 二.下载,安装插件elasticsearch-1.7.0   三.索引的mapping 四. 查询 五.对于相关度的大牛的文档 四. 查询 1. 查询的官网的文档     https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search.html               2.  查询的rest格式        3.  介绍用过的查询方式       一般的查询       http

近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化.如何快速的屏蔽用户的不当言论.过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题. 目前主要过滤技术,即数据库过滤.关键字过滤.由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP.URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良信息过滤技术能获得较快的过滤速度,但往往不考虑上下文的关联性,漏报.错报率高, 为了克服以上问题灵玖软件成

背景 由于只想了解当天新增的top热词,减少过多信息干扰,打算做一款app实现这个功能. 架构: 热词抓取 -> mysql <=> nodejs <=> nginx <=> react native应用 软件安装: 从阿里云申请的CentOS7.4裸机,因此软件安装列表如下: jdk: yum install java-1.7.0-openjdk-devel maven: wget apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz &&

本节来源于阿里云栖社区,同时正在开发一个舆情平台,其中他们发布了一篇他们所做的分析流程,感觉可以作为案例来学习.文章来源:觉民cloud/云栖社区 平台试用链接:https://prophet.data.aliyun.com/hotword?spm=5176.100239.blogcont68813.6.QB2AAc&isDemo=true 一般热词分析历经:分词.关键词提取.词关联计算.热度计算 一.分词 主要是词包大法,你懂得,阿里词包都不用自己写,本身一大堆啊!!!厉害了word哥:公众趋

一.热词统计 方案一: 设计一个表:ID       KeyWord     Count 当用户再输入框中查询的时候,我们就往表中插入数据,在插入之前首先判断是否已经存在keyword,存在的话,让Count+1 这种方案非常费时 方案二: 表 :ID      Keyword     Count 每次用户输入的时候直接插入,不需要判断是否存在,当进行热词展示的时候,通过Group By语句进行统计 同样比较费时 方案三: 表一明细表:ID   Keyword 表二汇总表:ID   KeyWor

使用elasticsearch 实现网站搜索,可以支持商品搜索,筛选项过滤搜索 ,价格排序, 打分 筛选项聚合,还有其他综合排序 后续推出搜索人工干预排序,根据销量,好评率,售卖率 进行全方位的搜索实现 想要完全理解此搜索项目 需要学习以下我之前写过的知识 ElasticSearch6.0 索引模板 http://www.cnblogs.com/shoutn/p/8274893.html ElasticSearch6.0 高级应用之 多字段聚合Aggregation(二) http://www.

123-单词搜索 给出一个二维的字母板和一个单词,寻找字母板网格中是否存在这个单词. 单词可以由按顺序的相邻单元的字母组成,其中相邻单元指的是水平或者垂直方向相邻.每个单元中的字母最多只能使用一次. 样例 给出board = [ "ABCE", "SFCS", "ADEE" ] word = "ABCCED", ->返回 true, word = "SEE",-> 返回 true, word =