说说心目中理想的生活方式

 

 刚刚过去的兔年,又长大一岁,儿时的梦想早已经跑的无影无踪。往事已经随风去,眼看着就要奔三了,到现在来说还是过着平平淡淡的日子。也曾梦想过风花雪月、流浪漂泊的生活,只不过它离我太遥远,只能在梦中与她去约会。

         随着成长自己的梦想也一直在变化,到现在我想了想从现在开始理想中的生活方式大体分为5部分

1、从现在开始到到30几岁多点左右。这段时间的梦想大体上是当个自由职业者,解说员不受具体时间的约定。可以多想做一些自己喜欢的事情。我上学的时候喜欢打魔兽,也喜欢打篮球,看球赛之类的。想当一个半职业的解说员,参与一些游戏赛事,体育赛事的转播之类的。偶尔跟高手切磋下打打魔兽,侃会NBA,顺便打发无聊下无聊的时间。看谁比赛打的好,写文章表扬下。谁球打得特别臭,写文章骂他一次。可以跟着体育赛事之类安排,满世界的跑来跑去,漫无目的瞎逛。去经历下那些不同地域不同风情的世界,开拓开拓下眼界,然后把自己的所见所闻记录下来,或者拿相机拍下自己的旅程分享给我的好朋友,。又或者品品茶、读读书、抑或喝点咖啡、陪着提拉米苏、看看风景、看看夕阳落日,在一个没人认识的地方,偷得浮生半日闲,度过一段愉快的时光。或者上天照顾我在来个异域恋情,也浪漫浪漫,了却一桩年少时的梦想。

      这会是一段令人难以忘却的时光。

2、30几岁的人了,玩也玩够了,闹也闹了,疯也疯了,该收收心过段安稳的日子了。这个时候想开一家书店,里面放满了最新的杂志,最新的图书,最经典的书。旁边在弄个小花园,最好是小桥流水型的,然后在花园中在开个咖啡馆或者茶馆。就像是《情遇成都》中海东的“见山书院”一样,最好是也能遇到一个叫“蒋彦”的女孩。来来往往的人,随便进入小点,捧本书,点上杯咖啡或者茶水,往竹椅上一靠,晒着太阳,读读书,和周围的人谈谈今,论论道,或者骂下小日本,鄙视下山姆大叔。这家书最好是开在闹市中心或者高校附件,我想大家都喜欢和爱读书爱学习有想法的人在一起。开这个书店除了赚点钱,主要目的还是想广交天下有识之士。大家来到这里随便畅游自己,表达自己的高论。我呢,天天早上早起来锻炼下身体,跑步跑累了,随便来到一家路边的小摊喝完小米粥,吃个鸡蛋,来个油条再送碗豆腐脑,哈哈太爽了。然后吃饱喝足之后开辆破车直奔书店,打开书店,拖拖地,抹下桌子,浇浇花,喂喂鱼,逗逗鸟。然后坐在竹椅上慢慢等着客人的到来。“老板,早啊”,“老板,今天天气不错哦”、“老板最近又进什么好书没?”、“老板,给到杯茶给冲杯咖啡”。然后我就像店小二一样跑来跑去。。。一直等到最后一个顾客离去,收拾收拾屋子,然后回家。。。

       这会是一段很惬意的生活。

3、眼看马上也要到40了,人生也该要成就一番事业了。人生到这个时候,该做的事情也做了,改明白的道理也明白了,已经算得上成熟稳重,总归要成就一番事业。大体上想要开一家实体公司,为什么要开实体公司呢,中国人口多,没有那么多有很高科技水平的人,这些人总归要穿衣吃饭,供养孩子上学,孝敬父母,养家糊口的,只能靠出卖自己的劳动力来获取薄酬。人都是有追求的,有的人追求钱财,有的人追求权力,有的人追求。。。商人是什么,我觉得就是以赚钱为目的的人叫做商人;企业家时什么,我觉得真正的以推动社会的进步,服务方便人们的生活这才叫企业家。福特,盖茨。。。他们都是真正的企业家,为推动人类社会的进步做出了具体贡献。像什么索罗斯,巴菲特。。。我认为他们是商人,算不上真正的企业家。

     做一个有责任的人。

4、50多岁的人了,已经过了大半生了。总要做一番有意义的事情。能够为这个国家,这个民族,这个社会带来点什么。我想着可以依靠前面积累的一些人脉,经验,技术,钱财做一些科技含量比较高的事情公司之类的。一个人的成功不算成功,只有整个国家,整个民族的提升有竞争力才是真正的提升。

     做一个有深度的人。

5、6,70岁的人了,也年轻过,也拼搏过,也成功过,也失败过。我会尽力去帮助那些需要帮助的人。帮助那些上不起学的孩子、没钱治病的人,做做慈善,肯定不会把钱交给红十字协会的。然后宣传下环保,植点树,为整个地球环境作出自己的贡献。

    人总归要离开这个世界,总的为这个世界留下点什么,做出点什么,才算不枉此行。

<think>嗯,用户想了解如何在电商搜索中使用Elasticsearch的function_score实现个性化排序。首先,我需要回顾一下function_score的基本概念和用法。function_score查询允许修改文档的相关性评分,通过不同的函数来调整最终得分,从而实现个性化的排序效果。 接下来,用户的需求是电商场景,常见的个性化因素可能包括销量、价格、用户偏好、地理位置等。比如,热销商品应该排名靠前,或者根据用户的浏览历史推荐相关商品。这时候,function_score中的各种函数(如weight、field_value_factor、高斯衰减等)可以结合起来使用。 我需要考虑如何将这些因素结合起来。例如,使用field_value_factor来处理销量字段,让销量高的商品获得更高的分数。同时,可能需要使用高斯函数来处理价格,让接近用户预算区间的商品得分更高。此外,如果有用户的点击或购买历史,可以通过自定义的权重来提升相关商品的排名。 还要注意,不同函数的权重和计算方式需要合理设置,避免某个因素过于主导结果。可能需要调整boost_mode参数,确定如何将各个函数的评分与原查询评分结合。比如,使用multiply来相乘,或者sum来相加。 另外,用户可能希望某些因素在特定情况下生效。例如,对于VIP用户,优先考虑折扣力度;对于新用户,可能更关注好评率。这时候可以在function_score中动态调整函数的参数,或者使用过滤器来应用不同的评分策略。 最后,需要验证这种排序方案的效果,确保搜索结果既符合相关性,又能体现个性化。可能需要通过A/B测试来调整各个函数的参数,以达到最佳的搜索体验。 现在,我需要将这些思路整理成一个结构化的回答,包括基本原理、核心参数、具体实现步骤和示例代码。同时,根据用户提供的引用,特别是引用[3]中提到的分词器和字段设置,确保在实现个性化排序时,搜索查询和评分函数能够正确应用这些配置。例如,在名称字段上使用ik_smart分词器,同时在function_score中处理销量、价格等数值字段。</think>### 如何在电商搜索中使用 function_score 实现个性化排序 #### 基本原理 Elasticsearch 的 `function_score` 通过修改文档相关性评分(`_score`)实现个性化排序[^2]。其核心是通过**加权函数组合**(如销量、价格、用户偏好等)调整原始评分,最终按综合得分排序。 #### 核心参数 1. **`query`**: 基础查询条件(如商品名称匹配) 2. **`functions`**: 定义评分函数列表 - `weight`: 固定权重 - `field_value_factor`: 根据字段值计算权重(如销量) - `gauss`: 高斯衰减函数(如地理位置距离) 3. **`score_mode`**: 多函数评分合并方式(sum/multiply/avg等) 4. **`boost_mode`**: 最终评分与原`_score`的合并方式 #### 实现步骤 1. **定义基础查询** ```json { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "name": { "query": "手机", "analyzer": "ik_smart" // 使用中文分词器优化搜索匹配[^3] } } } } } } ``` 2. **添加个性化评分函数** ```json "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "sales_volume", // 销量权重 "factor": 0.1, "modifier": "log1p" }, "weight": 2 }, { "gauss": { "price": { // 价格偏好(接近1000元的商品加分) "origin": 1000, "scale": 500 } } }, { "filter": { // 提升用户点击过类别的商品 "term": {"category_id": "user_click_history_category"} }, "weight": 1.5 } ], "score_mode": "sum", // 各函数评分相加 "boost_mode": "multiply" // 与原评分相乘 ``` 3. **完整示例(结合地理位置)** ```json { "query": { "function_score": { "query": {/* 基础查询 */}, "functions": [ { "exp": { "location": { // 距离用户位置越近得分越高[^4] "origin": "40.715, -73.988", "scale": "2km" } } } ] } } } ``` #### 优化技巧 1. **动态权重控制**:通过脚本实现基于用户画像的权重调整 ```json "script_score": { "script": "doc['sales_volume'].value * params.user_preference", "params": {"user_preference": 0.8} } ``` 2. **时间衰减**:新品优先 ```json "exp": { "create_time": { "origin": "now", "scale": "30d", "decay": 0.5 } } ```
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