淘宝商品搜索API实战:Elasticsearch分词与排序算法优化

在淘宝商品搜索 API 实战中,Elasticsearch 分词与排序算法的优化对于提高搜索的准确性和效率至关重要。以下是详细的优化策略和实战方法:

Elasticsearch 分词优化

1. 选择合适的分词器
  • 中文分词

    • IK 分词器:是一个流行的中文分词器,支持细粒度和智能分词两种模式。细粒度模式会将文本尽可能地拆分成更多的词语,适用于需要精确匹配的场景;智能分词模式则会根据语义将文本拆分成更合理的词语,适合模糊搜索。

    • 示例配置:在 Elasticsearch 中创建索引时指定 IK 分词器。

      PUT /taobao_items
      {
      "settings": {
      "analysis": {
      "analyzer": {
      "ik_max_word": {
      "type": "custom",
      "tokenizer": "ik_max_word"
      },
      "ik_smart": {
      "type": "custom",
      "tokenizer": "ik_smart"
      }
      }
      }
      },
      "mappings": {
      "properties": {
      "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word",
      "search_analyzer": "ik_smart"
      }
      }
      }
      }

  • 英文分词

    • 标准分词器(Standard Analyzer):是 Elasticsearch 默认的分词器,它会将文本按照单词边界进行拆分,同时会将大写字母转换为小写字母。对于英文商品名称等字段,标准分词器通常能满足基本需求。
    • 停用词过滤:可以在标准分词器的基础上,添加停用词过滤,去除像 "the"、"and"、"is" 等对搜索结果影响不大的词语,减少索引体积和搜索时的匹配负担。
2. 自定义分词规则
  • 同义词处理:在淘宝商品搜索中,很多商品可能有不同的名称或别称,例如 "手机" 和 "移动电话"。可以通过配置同义词文件,让 Elasticsearch 在分词时将这些同义词视为相同的词语,提高搜索的召回率。

    PUT /taobao_items/_settings
    {
    "analysis": {
    "filter": {
    "my_synonym_filter": {
    "type": "synonym",
    "synonyms": [
    "手机,移动电话",
    "电脑,计算机"
    ]
    }
    },
    "analyzer": {
    "synonym_analyzer": {
    "tokenizer": "ik_max_word",
    "filter": [
    "lowercase",
    "my_synonym_filter"
    ]
    }
    }
    }
    }

  • 自定义词库:对于一些特定领域的词汇或淘宝平台上特有的商品名称,可以通过自定义词库的方式,让分词器正确识别这些词语。例如,在 IK 分词器中,可以添加自定义词库文件,将新的词语添加到词库中。

排序算法优化

1. 基于相关性的排序
  • TF-IDF 算法 :Elasticsearch 默认使用 TF-IDF(词频 - 逆文档频率)算法来计算文档与查询的相关性。TF 表示词语在文档中出现的频率,IDF 表示词语在整个索引中的稀有程度。可以通过调整查询语句中的参数,如 boost 来提高某些关键词的权重,从而影响搜索结果的排序。

    GET /taobao_items/_search
    {
    "query": {
    "multi_match": {
    "query": "苹果手机",
    "fields": ["title^2", "description"],
    "type": "best_fields"
    }
    }
    }

在上述示例中,title^2 表示将 title 字段的权重提高为原来的 2 倍,这样在计算相关性时,title 字段的匹配结果会更重要。

  • BM25 算法 :Elasticsearch 从 5.0 版本开始默认使用 BM25 算法来替代 TF-IDF 算法。BM25 算法在考虑词频和文档长度的基础上,进行了更复杂的优化,能够更好地处理不同长度的文档和查询。可以通过调整 bk1 参数来进一步优化 BM25 算法的性能。
2. 综合排序
  • 引入业务指标 :除了相关性,还可以引入其他业务指标来进行综合排序,例如商品的销量、评分、价格等。可以使用 Elasticsearch 的 function_score 查询来实现综合排序。

    GET /taobao_items/_search
    {
    "query": {
    "function_score": {
    "query": {
    "multi_match": {
    "query": "苹果手机",
    "fields": ["title", "description"]
    }
    },
    "functions": [
    {
    "field_value_factor": {
    "field": "sales_volume",
    "factor": 0.1,
    "modifier": "log1p",
    "missing": 0
    }
    },
    {
    "field_value_factor": {
    "field": "rating",
    "factor": 1,
    "modifier": "none",
    "missing": 0
    }
    }
    ],
    "score_mode": "sum",
    "boost_mode": "multiply"
    }
    }
    }

在上述示例中,sales_volume 表示商品的销量,rating 表示商品的评分。通过 field_value_factor 函数将这些业务指标纳入到排序计算中,score_mode 表示多个函数得分的合并方式,boost_mode 表示函数得分与查询得分的合并方式。

3. 分页与性能优化
  • 深度分页问题 :在搜索结果较多时,使用 fromsize 参数进行分页可能会导致性能问题,因为 Elasticsearch 需要在所有分片上排序并返回前 from + size 条结果。可以使用 search_after 或滚动 API 来解决深度分页问题。

    GET /taobao_items/_search
    {
    "size": 10,
    "sort": [
    {
    "sales_volume": {
    "order": "desc"
    }
    },
    "_id"
    ]
    }

在第一次查询时,记录最后一条结果的 sort 值,后续查询使用 search_after 参数指定该值,继续获取下一页结果。

通过以上 Elasticsearch 分词与排序算法的优化,可以显著提高淘宝商品搜索 API 的性能和搜索结果的质量。

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