面试题：ElasticSearch复杂聚合与机器学习模型调优结合实践

Question

在一个电商网站的搜索日志ElasticSearch索引中，文档包含用户ID、搜索关键词、浏览商品ID、浏览时间等信息。要求通过复杂聚合操作，如嵌套聚合、桶聚合等，分析不同用户群体（基于地域、年龄等维度划分）的搜索行为模式。然后选择一种合适的机器学习模型（如决策树）对用户的潜在购买行为进行预测，并阐述如何对该机器学习模型进行调优以提高预测准确率，包括调优的参数和方法。

Answer 1

1. 复杂聚合操作分析搜索行为模式

1.1 数据准备

假设索引结构如下：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": { "type": "keyword" },
      "search_keyword": { "type": "text" },
      "product_id": { "type": "keyword" },
      "browse_time": { "type": "date" },
      "user_geo": { "type": "keyword" },
      "user_age": { "type": "integer" }
    }
  }
}

1.2 基于地域的嵌套聚合

{
  "aggs": {
    "by_geo": {
      "terms": {
        "field": "user_geo"
      },
      "aggs": {
        "by_search_keyword": {
          "terms": {
            "field": "search_keyword"
          },
          "aggs": {
            "avg_browse_time": {
              "avg": {
                "field": "browse_time"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述聚合操作先按地域分组，然后在每个地域内按搜索关键词分组，并计算每个搜索关键词下的平均浏览时间，以分析不同地域用户对不同关键词的搜索浏览行为。

1.3 基于年龄的桶聚合

{
  "aggs": {
    "age_ranges": {
      "range": {
        "field": "user_age",
        "ranges": [
          { "from": 18, "to": 30 },
          { "from": 31, "to": 50 },
          { "from": 51, "to": 100 }
        ]
      },
      "aggs": {
        "most_popular_product": {
          "terms": {
            "field": "product_id",
            "size": 1
          }
        }
      }
    }
  }
}

此聚合操作将用户按年龄范围分组，然后在每个年龄范围内找出最常浏览的商品ID，以分析不同年龄群体的热门浏览商品行为。

2. 选择决策树模型预测潜在购买行为

2.1 数据预处理

从ElasticSearch中导出数据，将日期格式的browse_time转换为合适的特征（如时间戳或星期几等）。对分类特征（如user_geo）进行编码（如独热编码），将数据划分为训练集和测试集，比如按照70%训练集，30%测试集划分。

2.2 决策树模型训练

在Python中使用scikit - learn库：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设X为特征矩阵，y为标签（是否购买）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 42)
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

3. 模型调优

3.1 调优参数

• max_depth：限制树的最大深度，防止过拟合。例如，将max_depth从默认的None设置为5 - 10之间的值进行试验。
• min_samples_split：指定在一个节点分裂所需的最小样本数。增加该值可以防止过拟合，如设置为5 - 10。
• min_samples_leaf：指定一个叶节点所需的最小样本数。设置为2 - 5等较小值可以防止模型过拟合。

3.2 调优方法

• 网格搜索（Grid Search）：使用GridSearchCV在预定义的参数网格中进行穷举搜索。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
  'max_depth': [5, 8, 10],
  'min_samples_split': [5, 8, 10],
  'min_samples_leaf': [2, 3, 4]
}

grid_search = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), param_grid, cv = 5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_

• 随机搜索（Random Search）：RandomizedSearchCV从参数分布中随机选择参数组合进行评估，相比网格搜索计算成本更低，适合参数空间较大的情况。

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

param_dist = {
  'max_depth': randint(3, 15),
  'min_samples_split': randint(2, 10),
  'min_samples_leaf': randint(1, 5)
}

random_search = RandomizedSearchCV(DecisionTreeClassifier(), param_dist, n_iter = 10, cv = 5)
random_search.fit(X_train, y_train)
best_model = random_search.best_estimator_