Elasticsearch实战——结合文本分析，推荐算法和元启发式算法实现资源自动分配

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本文介绍了如何利用Elasticsearch解决工作调度和资源匹配问题，结合文本分析和推荐算法，通过退火算法优化参数搜索，提升匹配准确度。Elasticsearch提供全文检索和分布式搜索能力，而退火算法则用于找到最佳权重配置，实现在大量数据下的高效匹配。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

工作中有很多工作调度和资源匹配的场景，比如客服，技术支持或工单分派：带有文本描述的工单被录入系统，模糊匹配资源库中的人力资源，然后被分配给最适合的人处理。在一些场景中，工单的执行结果和评价也会被记录，作为工单分派信息的一部分被保留。

由于场景复杂而且缺少标准化的问题描述，很多这类匹配问题仍然依赖人工，造成匹配时间延迟，匹配资源基于个人喜好和习惯而非基于可量化的标准。另外由于工单和资源的数据量巨大，一般的数据库查询很难满足实时查询需求。

为了解决查询性能和文本模糊匹配的问题，在案例中尝试使用了工业级实时分布式搜索引擎ElasticSearch，并结合元启发式算法simulated annealing根据历史数据寻找各个搜索键值的权重提升匹配准确度。

ElasticSearch简介

参考ES简介，这里不再赘述，仅做摘要：

ES=elaticsearch简写，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

Elasticsearch使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。

全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

特点和优势

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。

2）实时分析的分布式搜索引擎，负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。

3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）

4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

算法相关：

算法分为两大部分：Elasticsearch 文本匹配和推荐算法，以及搜索参数空间的退火算法。

文本匹配：

文本匹配使用elasticsearch6 自带reverse indexing 和TF-IDF功能：

TF-IDF计分方式：

coord(query, doc)：文档(doc)里含有的查询(query)里的关键词(term)个数。coord(q,d) = 关键词并集/查询关键词总数

queryNorm(query)：查询标准化得分。 $\cfrac{1}{\sqrt{sumOfSquaredWeights}}$ ，其中 $queryBoost^2 \cdot \sum_{\text{term in query}} \big( idf(term) \cdot termBoost \big)^2$

norm(term, doc)：字段标准化得分。norm(t,d) = lengthNorm * 所有字段加权权重的乘积（field boost）

tf(\text{term in doc})：term frequency，关键词term 在对应文档doc中的出现频率得分。 $tf(\text{t in d})=\sqrt{frequency}$ 。

idf(term): inverse document frequency， $idf(t)=1+log(\cfrac{numDocs}{docFreq + 1})$