有了解过Elasticsearch的性化搜索方案吗？

最新推荐文章于 2025-06-20 13:57:55 发布
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#elasticsearch #es #搜索引擎

该博客介绍了如何结合word2vec和Elasticsearch实现个性化搜索服务，从而提高点击率和转化率。此外，word2vec也被应用于商品相似性推荐。尽管如此，这种方法仍有限制，仅能处理时序数据，无法全面考虑用户偏好，存在改进空间。

基于word2vec和Elasticsearch实现个性化搜索
（1）基于word2vec、Elasticsearch和自定义的脚本插件，我们就实现了一个个性化的搜索服务，相对于原有的实现，新版的点击率和转化率都有大幅的提升；
（2）基于word2vec的商品向量还有一个可用之处，就是可以用来实现相似商品的推荐；
（3）使用word2vec来实现个性化搜索或个性化推荐是有一定局限性的，因为它只能处理用户点击历史这样的时序数据，而无法全面的去考虑用户偏好，这个还是有很大的改进和提升的空间；

后端服务集成ElasticSearch搜索功能技术方案
追求幸福，探索未知的博客
01-08 1161
ElasticSearch是一款非常强大的开源的分布式搜索引擎，具备从海量数据中快速找到需要内容的功能，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。
SpringBoot结合Elasticsearch实现个性化搜索推荐模型-01
ZPJ优快云的博客
09-06 1786
对于我们传统的应用来说, 常见的搜索无非是用户通过前端发起请求给后端, 后端去DataBase中比如MySQL, Oracle 中完成查询，并返回，这个查询可能是精确匹配，模糊匹配等等，但是这样的搜索功能可以被称之为搜索引擎吗?
mtianyanSearch:Word2vec 个性化搜索实现 +Scrapy2.3.0(爬取数据) + ElasticSearch7.9.1(存储数据并提供对外Restful API) + Django3.1.1 搜索
05-01
Word2vec 个性化搜索实现 +Scrapy2.3.0(爬取数据) + ElasticSearch7.9.1(存储数据并提供对外Restful API) + Django3.1.1 搜索 本仓库为搜索端网站端代码，爬虫端请前往 获取 可用功能: 知乎答案问题爬虫存入ElasticSearch 全文搜索(需结合网站端一起使用)，搜索词高亮标红 Redis实现的实时三站已爬取数目展示，热门搜索Top-5 word2vec改变ElasticSearch(function_score, script_score)评分， 比如历史上你搜索过Apple， 会使得Apple经过 Word2vec 计算出的苹果，乔布斯等关键词打分排名靠前 word2vec 模型训练全过程请查看FunpySpiderSearchEngine项目Word2VecModel 中README word2vec 使用，影响El
Elastic 7.15 版：数秒之内打造强大的个性化搜索体验
Elastic 中国社区官方博客
09-26 889
我们很高兴地宣布 Elastic 7.15 版正式发布，这个版本为 Elastic Search Platform（包括 Elasticsearch 和 Kibana）及其三个内置解决方案（Elastic Enterprise Search、Elastic 可观测性和 Elastic 安全）带来一系列广泛的全新功能。 在 Elastic 7.15 版中，正式推出了 Elastic App Search 网络爬虫，并与 Google Cloud 实现了更加紧密的集成 — 这让我们的客户和社区能够更快地打造强
个性化搜索的介绍，推荐和搜索的强强结合
AI公园
04-13 1780
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Pavel Kordík编译：ronghuaiyang导读一般来说，搜索是非个性化的，不过如果和推荐系统组合起来，也会有...
个性化搜索
03-18
NULL 博文链接：https://eric-gao.iteye.com/blog/588959
科普文：Elasticsearch系列之【Elasticsearch实操：个性化推荐系统】
为无为，事无事，味无味。
10-16 1884
利用Elasticsearch构建一个基于标签的兴趣推荐系统。我们将使用Elasticsearch作为搜索引擎和存储引擎，通过索引和搜索标签信息来实现推荐功能。Elasticsearch 的More Like This查询非常适合用于相似内容推荐的场景，能够根据用户的兴趣偏好进行相关视频的推荐。其高效的索引和查询机制，加上支持复杂的查询组合，使得推荐系统既能保持较高的实时性，又能根据动态数据调整推荐结果。
es 8.17.0 apache-skywalking-apm-10.1.0，同时配合elasticsearch-8.17.0-windows-x86-64来作为存储 es持久化数据使用
01-15
SkyWalking与Elasticsearch结合使用时，可以将收集到的监控数据存入Elasticsearch中，利用Elasticsearch强大的搜索和分析能力，进行实时的数据检索和可视化展示。 在标题中还提到了"Elasticsearch 8.17.0"与...
基于 Elasticsearch、LogStash 与 Kibana 集群的数据可视化实现方案
最新发布
08-19
本文将深入探讨如何基于Elasticsearch、LogStash和Kibana集群构建数据可视化方案。 首先，了解ELK技术栈的每个组成部分至关重要。Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它能够快速存储、搜索和分析...
实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案
10-13
《实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案》这本书涵盖了在大数据环境中如何高效地实现数据搜索、处理、分析以及可视化的关键技术和工具。以下是该书所涉及的核心知识点...
个性化推荐
03-16
关于大数据的用户个性化推荐与精准营销的相关文献，涉及算法和具体应用
ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务，个性化推荐系统源码
10-29
Java 基于 ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务，个性化推荐系统源码。
Elasticsearch
xiawan的博客
08-31 842
1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数 据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。 面试官:想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规 划、调优。 解答:如实结合自己的实践场景回答即可。 比如:ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引:10 分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制:150GB 之内。 仅索引层面调优手段: 1.1、设计阶段调优 (1)根据业
SpringBoot结合Elasticsearch实现个性化搜索推荐模型-03
ZPJ优快云的博客
09-13 1060
接下来就是adapter了，但是在启动前我们要想一下，我们在SpringBoot接入ElasticSearch的时候讲过，ElasticSearch对版本是很敏感的，我们使用的ElasticSearch是7.3.0，那么Canal中间件在与ElasticSearch交互式也应该是7.3.0，Canal对接ElasticSearch跟之前接入SpringBoot的方式一样，都是通过引入pom依赖来完成的，因为Canal也是java项目，那我们就得看下源代码中对应ElasticSearch声明的版本号是什么。
个性化搜索引擎调研
zhoubl668的专栏：远帆，梦之帆！
11-23 1605
一、为什么要做个性化搜索引擎？ 每天网上爆发的信息量已经超过了我们能接受的范围，只有因人而异的个性化搜索才能帮助用户找到所需信息。 传统信息检索具有通用性，检索系统不可能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求,一个关键字查询词对所有用户呈现的搜索结果均相同。 Google的美女副总裁Marissa Mayer说“我们认为，2020年的搜索引擎赢家可能会更加了解它的用户。”，“即便现在我们
Elasticsearch 中实现个性化推荐搜索
DavidSoCool的博客
06-20 658
商品数据存储使用存储商品的向量表示。其他字段（如标题、类别、价格）用于辅助搜索。用户画像包括兴趣标签、历史行为和嵌入向量。DSL 查询根据用户画像生成推荐查询。结合文本搜索、k-NN 搜索和布尔查询实现个性化推荐。向量化工具使用 Sentence-BERT 等模型生成商品和用户的向量。
个性化商品搜索相关研究梳理
Kaiyuan_sjtu的博客
02-18 610
© 作者｜张君杰研究方向 |推荐系统在商品搜索模型中，个性化的引入不仅会改善用户的搜索体验，也会为电商公司提供更高的收益。近年来，研究人员针对如何在商品搜索中引入个性化开展了大量工作。本...
2021-05-15 Elasticsearch面试题 有了解过Elasticsearch的性化搜索方案吗？
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05-15 5万+
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个性化定制，精准搜索——搜索个性化推荐系统的设计与实现
qq_33665793的博客
03-18 3657
希望以上内容能够帮助读者更深入了解搜索个性化推荐系统的设计原理和优化策略，共同推动智能、个性化搜索推荐系统的发展，为用户提供更精准、高效的搜索体验！基于用户画像和内容特征，搜索推荐系统应用多种推荐算法，包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等，为用户提供个性化的搜索结果推荐。3. **个性化策略优化**：根据用户搜索行为变化和反馈信息，及时调整个性化推荐策略，提供更符合用户兴趣的搜索推荐结果。3. **实时推荐服务**：构建实时推荐服务，支持快速响应用户搜索请求，并生成个性化的搜索推荐结果。
Prometheus+Grafana整合Elasticsearch监控与可视化方案
在Elasticsearch的监控中，Grafana能够将Prometheus收集到的数据进行图形化展示，帮助运维人员直观地了解Elasticsearch的运行状态和性能瓶颈。 4. Prometheus+Grafana整合方案部署流程详解： - 安装并配置Elastic...
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