elasticsearch使用More like this实现基于内容的推荐

Posted 2020-10-05 koal的博客

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 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，如果不填的话默认是_all字段

like_text是匹配的文本。

除此之外还可以添加下面条件来调节结果

percent_terms_to_match：匹配项（term）的百分比，默认是0.3

min_term_freq：一篇文档中一个词语至少出现次数，小于这个值的词将被忽略，默认是2

max_query_terms：一条查询语句中允许最多查询词语的个数，默认是25

stop_words：设置停止词，匹配时会忽略停止词

min_doc_freq：一个词语最少在多少篇文档中出现，小于这个值的词会将被忽略，默认是无限制

max_doc_freq：一个词语最多在多少篇文档中出现，大于这个值的词会将被忽略，默认是无限制

min_word_len：最小的词语长度，默认是0

max_word_len：最多的词语长度，默认无限制

boost_terms：设置词语权重，默认是1

boost：设置查询权重，默认是1

analyzer：设置使用的分词器，默认是使用该字段指定的分词器