面试题：ElasticSearch中Term向量过滤方法的基础实现

Term向量过滤方法基本原理

Term向量（Term Vector）是文档中包含的词项（terms）及其统计信息的集合，这些信息包括词项在文档中出现的频率、位置等。Term向量过滤方法基于这些信息来对文档进行筛选。其基本原理是，通过分析文档的Term向量，判断文档是否满足特定的过滤条件，比如特定词项的出现频率、词项在文档中的位置等。例如，在包含大量文章的索引中，可根据文章中某些关键词的出现频率，过滤出包含这些关键词较多的文章。

使用常见API实现基于Term向量的简单过滤示例

假设我们使用Elasticsearch的Java High Level REST Client，且有一个名为articles的索引存储文章，要过滤出包含关键词“大数据”较多的文章。

获取Term向量：首先要获取文档的Term向量，以下是获取Term向量的代码示例：

GetRequest getRequest = new GetRequest("articles", "文档ID");
getRequest.fetchSourceContext(FetchSourceContext.DO_NOT_FETCH_SOURCE);
getRequest.storedFields("_none_");
getRequest.termStatistics(true);
getRequest.fieldStatistics(true);

try {
    GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    if (getResponse.isExists()) {
        TermVectors termVectors = getResponse.getTermVectors();
        if (termVectors != null) {
            TermVector termVector = termVectors.termVector("文章内容字段名");
            if (termVector != null) {
                Map<String, TermVector.Term> terms = termVector.getTerms();
                TermVector.Term keywordTerm = terms.get("大数据");
                if (keywordTerm != null) {
                    long termFreq = keywordTerm.getTermFreq();
                    // 这里可以根据termFreq设置过滤条件，比如大于某个值
                    if (termFreq > 10) {
                        // 满足过滤条件，处理该文档
                    }
                }
            }
        }
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

在查询中使用Term向量：也可以在查询中直接利用Term向量相关信息。例如，使用FunctionScoreQuery来根据关键词频率进行打分，进而过滤：

Script script = new Script(ScriptType.INLINE, "painless", "doc['文章内容字段名'].termFreq('大数据')", Collections.emptyMap());
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(
    QueryBuilders.matchAllQuery(),
    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
        QueryBuilders.matchAllQuery(),
        new ScriptScoreFunctionBuilder(script)
    )
);
functionScoreQueryBuilder.minScore(10); // 设置最小分数，过滤掉分数低的文档

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("articles");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

try {
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 处理符合过滤条件的文章
        System.out.println(hit.getSourceAsString());
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

以上代码示例展示了如何获取Term向量并基于Term向量中的关键词频率进行简单过滤。实际应用中，需根据具体的业务需求和索引结构对代码进行调整。

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面试题：ElasticSearch中Term向量过滤方法的基础实现

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面试题答案

Term向量过滤方法基本原理

使用常见API实现基于Term向量的简单过滤示例