多索引的more_like_this elasticsearch查询 是一种在Elasticsearch中使用多个索引进行相似内容搜索的查询方式。它基于已有的文档内容,通过分析文档的词项和语义信息,找到与给定文档相似的其他文档。 该查询的主要步骤包括以下几个方面: 索引准备:首先,需要确保要进行相似搜索的多个索引已经创建并包含了相关的文档数据。 查询...
在Elasticsearch中,more_like_this(MLT)查询是一种强大的功能,用于查找与给定文档在内容上相似的其他文档。在Java中,你可以使用Elasticsearch的Java客户端来执行MLT查询。下面,我将分步骤地介绍如何在Java中使用more_like_this查询。 1. 理解Elasticsearch中more_like_this查询的基本概念和用途 more_like_this查询通过分...
Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis。Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐。 {"more_like_this": {"fields" : ["title", "content"],"like_text" : "text like this one", } } 其中: fields是要匹配的字段,如果不...
智能推荐系统的本意就是通过处理计算,找到最相似的东西推荐给用户;elasticsearch的more like this这是基于这个朴素的概念,利用倒排索引的底层数据结构和自己的tf-idf的相关性计算模型,来计算两个文档的相似程度,相关度越高则越相似; 当进行查询的时候,more like this查询首先会使用指定字段的analyzer对传入字符串或者文档...
4、More Like This 底层逻辑 MLT 查询简单地从输入的待查询文本中提取文本,对其进行分析,通常在字段中使用相同的分析器,然后选择具有最高 tf-idf 的前 K 个词组以形成这些词组的组合查询语句。 假设我们想找到与给定输入文档相似的所有文档。显然,输入文档本身应该是该类型查询的最佳匹配。为什么呢?基于 Lucene tf...
more_like_this 查询(以下简称 MLT)查找与给定文档集“相似(like)”的文档。 为此,MLT 选择这些输入文档的一组代表性词项,使用这些词项形成查询,执行查询并返回结果。 用户控制输入文档、如何选择词项以及如何形成查询。 一个最简单的用例是请求与提供的文本相似的文档。 在这里,我们要求所有电影的“title”和“descr...
elasticsearch java API ---使用More like this实现基于内容的推荐。基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档。Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis。Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like th
这里头就有ES(或者更准确滴说是Lucene)的more_like_this查询在起作用。 思想其实很简单,通过文章内容的相似性找到类似的文章,然后将这些相似的文章所在的专题作为备选项。 最后就是使用备选项的专题作为最终的结果让用户进行投稿了。 伪代码如下: current_article=Asimilar_articles=more_like_this(current_article)ch...
more_like_this query 此查询查找与指定的文本、文档或文档集合相似的文档 script query 这个查询允许脚本充当筛选器。还可以查看function_score查询 percolate query 此查询查找存储为与指定文档匹配的文档的查询 wrapper query 接受json或yaml字符串形式的其他查询的查询 ...
1.more_like_this查询 more_like_this查询得到与所提供的文本相似的文档。在这里可以使用的部分参数如下[Rafal,2015]: · fields:查询所作用的字段的数组,默认是_all。 ·like_text:指明文档应比较的内容。 · min_term_freq:文档中词项出现的最低频次,低于该值的词项将被忽略,默认是2。 · min_doc_freq:词...