一.前言 上篇介绍了搜索结果高亮的实现方法,本篇主要介绍搜索结果相关性排序优化. 二.相关概念 2.1 排序 默认情况下,返回结果是按照「相关性」进行排序的--最相关的文档排在最前. 2.1.1 相关性排序(默认) 在 ES 中相关性评分 由一个浮点数表示,并在搜索结果中通过「 _score 」参数返回,默认是按照 _score 降序排列. 2.1.2 按照字段值排序 使用「 sort 」参数实现,可指定一个或多个字段.然而使用 sort 排序过于绝对,它会直接忽略文档本身的相关度,因此仅适合在

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

# 原创,转载请留言联系 前言: 在做一个商城项目的时候,需要实现商品搜索功能. 说到搜索,第一时间想到的是数据库的 select * from tb_sku where name like %苹果手机% 或者django的 SKU.objects.filter(name__contains="苹果手机") 但是,假如你的数据库有几千万条数据,name字段没有索引,可能查询需要十几分钟,用户可能会等你?那为什么不给name字段增加索引?商品表不仅仅是用来查询,也会经常修改数据,新增删除

好好学习,天天向上 本文已收录至我的Github仓库DayDayUP:github.com/RobodLee/DayDayUP,欢迎Star,更多文章请前往:目录导航 畅购商城(一):环境搭建 畅购商城(二):分布式文件系统FastDFS 畅购商城(三):商品管理 畅购商城(四):Lua.OpenResty.Canal实现广告缓存与同步 畅购商城(五):Elasticsearch实现商品搜索 畅购商城(六):商品搜索 前期准备 今天的任务就是用ElasticSearcher实现商品搜索的功能.关

Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇) 淘宝改字段,Bugfix,查看https://github.com/hunterhug/taobaoscrapy.git 由于Github 打包的exe某些文件上传被.gitignore了,所以欢迎从这里下载工具:上面那条链接可以下载 一.前言 大家好,今天我要来讲讲一个比较实用的爬虫工具,抓取淘宝的关键字商品信息,即是: 输入关键字,按照价格等排序,抓取列出的商品信息以及下载图片,并且支持导出为Excel. 如果如下: 看完下面

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72909286 终于进入商品搜索功能的开发中了,本文我来教大家编写实现商品搜索功能的Dao层代码. 我们现在是在开发商品搜索功能,访问索引库也就是数据访问,那么Dao层应该使用什么来访问呢?使用SolrServer对象就可以了,甚至Dao层我们也可以再封装一下,封装一个通用的数据访问方法,用户给我们一个SolrQuery对象,这个对象怎么来的我们不管,只要用户给我们把这个对象拼装好就行,拼装好

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

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

之前有发布一篇文章“e2e 自动化集成测试 环境搭建 Node.js Selenium WebDriverIO Mocha Node-Inspector”, 主要是讲了,如何搭建环境, 其中开发环境使用的是微软的Visual Studio, 使用之后, 我发现,其它并不怎么好用, 发面收费版的WebStorm对于开发Node.js其实是更为方便. 建议使用WebStorm来作为开发环境. 可以试用30天,当然你可以获得License, 方法你懂的... 前言 Node.js是开源的,基于Java

高亮搜索 ES 通过在查询的时候可以在查询之后的字段数据加上html 标签字段,使文档在在web 界面上显示的时候是由颜色或者字体格式的 GET /product/_search { "size": 200, "query": { "match_phrase": { "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "

在做后台的商品搜索功能开发时遇到了一些问题记录下来 版本一 <select id="SelectByNameAndParentId resultMap="Base_result" parameterType="map""> select <include refid="Base_column_List"/> from mmall_product <if test="productId !

61.购物车_商品数量的加减操作 provide/cart.dart pages/cart_page/cart_count.dart 先引入provide和cartProvide 定义接收一个item对象的参数 把加减的方法都加上下文对象 添加和减少的点击事件 中间数字的数量的设置 cart_item.dart cart_item在调用CartCount的时候需要传入上篇的单个对象 效果演示: 修正一个地方provide/cart.dart 这里toString是放在外面的 最终代码: prov

http://blog.csdn.net/column/details/15737.html 首先我们在taotao-search-interface工程中新建一个SearchService接口,并在接口中添加一个方法,如下图所示. 接着,我们到taotao-search-service工程中添加一个SearchServiceImpl实现类,并实现SearchService接口,如下图所示. 为方便大家复制,现将SearchServiceImpl实现类的代码贴出. /** * 商品搜索服务实现类

一.ngram和index-time搜索推荐原理     1.什么是ngram     假设有一个单词:quick,在5种长度下的ngram情况如下: ngram length=1,q u i c k ngram length=2,qu ui ic ck ngram length=3,qui uic ick ngram length=4,quic uick ngram length=5,quick     什么是edge ngram,就是首字母后进行ngram.比如quick这个单词,拆分如下:

   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

搜索框里输入关键字,从mongodb里搜索出关键字相关关键字记录.用户从相关关键字里选取一个作为最后关键字从solr里查询数据. 1创建索引:从sql里goodsinfo表查所有记录,solr.AddRange();solr.Commit() 即可创建索引2客户端每次搜索一次在sql表里searchLog 记录一条记录3自动推荐:从mongodb里直接查关键字相关记录及相关商品数量:mongodb记录了关键字及商品数量(solr搜索结果量). --服务1:每天从goodsinfo表更新solr数

如今随便上个网都能够看到淘宝.京东等各大电商平台的双十一购物狂欢宣传,从2009年開始淘宝愣是把11.11这一天打造成了全民购物狂欢节.阿里巴巴的上市更是激发了阿里人的斗志,据说他们今年的目标是1000亿.都说一个成功男人的背后必有一个女人.马云的成功是背后成千上万的女人呀-- 言归正传我们谈点专业的知识.我们每一个人都在淘宝上买过东西吧,一般我们都是先搜索自己想要买的东西,比方:上衣.牛仔裤.帽子--然后淘宝给出我们搜索结果.假设有更加明白的购物目标我们会勾选依照人气.销量.信用.价格等筛选,

学习了一下https://github.com/TyCoding/ssm-redis-solr这个github上的solr搜索功能,现在来记录一下. 我的理解就是solr有点类似于数据库,但它是有索引的数据库,按很多字段建立索引,可能是b+树或者散列索引,然后就能够实现海量数据的查找.solr通过导入jar包就可以对这个库就行增删改查了,后端逃不掉的增删改查... 1.配置tomcat 具体我就不说了,因为我是直接用了github上配置好的,毕竟站在巨人的肩膀上学习嘛 地址:https://gi

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="ProductLists.aspx.cs" Inherits="Hidistro.UI.Web.Vshop.ProductLists" %> <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

前面几课ES的基本概念.安装和分词都讲过了,下面我们就来实战一下ES的核心功能-搜索,这节课我们主要讲的是基本搜索 _search(注意:ES的关键字都要加前缀_,所以我们在定义索引.类型名称时不要带_). 我们先通过kibana插入几条三个文档 PUT /customer/doc/?pretty { "name": "John Doe" } POST /customer/doc/ { "title": "My second blog

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar