面试题：ElasticSearch复杂业务场景下搜索精准度优化

索引结构设计

字段类型选择：
- 对于商品名称、品牌等文本字段，使用 text 类型，并根据语言特点选择合适的分析器，如对于英文使用 english 分析器，对于中文使用 ik_max_word 等分词效果好的分析器，以便更好地分词。
- 价格范围使用 float 或 integer 类型，类别可以使用 keyword 类型，以确保精确匹配。

多字段设计：

对于商品名称，可以设置一个原始的 keyword 字段用于精确匹配，同时保留 text 字段用于模糊搜索。例如：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "product_name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word"
            },
            "product_name.raw": {
                "type": "keyword"
            },
            "brand": {
                "type": "text",
                "analyzer": "standard"
            },
            "price": {
                "type": "float"
            },
            "category": {
                "type": "keyword"
            }
        }
    }
}

索引别名：
- 可以创建索引别名，方便在不同场景下切换索引版本，例如在进行索引优化或数据迁移时。

查询策略制定

布尔查询：

使用布尔查询来组合不同类型的查询条件。例如，如果用户输入商品名称、品牌和价格范围：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "product_name": "用户输入的商品名称"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "brand": "用户输入的品牌"
                    }
                }
            ],
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 用户输入的最低价格,
                            "lte": 用户输入的最高价格
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

模糊查询：

对于商品名称等可能存在拼写错误的字段，使用模糊查询。例如：

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "product_name": {
                "value": "用户输入的可能错误的商品名称",
                "fuzziness": "AUTO"
            }
        }
    }
}

前缀查询：
- 当用户输入前缀时，使用前缀查询。例如，用户输入“苹果”，可能想搜索苹果品牌的产品或苹果相关的商品名称：
```
{
    "query": {
        "prefix": {
            "product_name": "苹果"
        }
    }
}
```

相关性算法调整

TF - IDF调整：

ElasticSearch 默认使用 TF - IDF（词频 - 逆文档频率）算法来计算相关性。可以通过调整字段的 boost 值来影响相关性。例如，如果部分用户更关注品牌，可以提高品牌字段的 boost 值：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "product_name": {
                            "query": "用户输入的商品名称",
                            "boost": 1
                        }
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "brand": {
                            "query": "用户输入的品牌",
                            "boost": 2
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

BM25算法调整：

BM25 是 ElasticSearch 常用的相关性算法。可以调整 BM25 的参数 k1 和 b 来优化相关性。例如，增大 k1 值可以增强词频对相关性的影响：

{
    "query": {
        "match": {
            "product_name": {
                "query": "用户输入的商品名称",
                "operator": "and",
                "boost": 1,
                "analyzer": "ik_max_word",
                "fuzziness": "AUTO",
                "lenient": true,
                "zero_terms_query": "none",
                "auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
                "boost": 1,
                "minimum_should_match": "30%",
                "tie_breaker": 0.1,
                "type": "best_fields",
                "k1": 2,
                "b": 0.75
            }
        }
    }
}

利用机器学习算法进行搜索结果排序优化

特征工程：
- 提取与搜索结果相关的特征，如商品的销量、评分、用户浏览量、商品发布时间等。将这些特征作为机器学习模型的输入。

模型选择：

可以选择线性回归模型、决策树模型或更复杂的梯度提升树模型（如 LightGBM、XGBoost）来预测搜索结果的相关性得分。
例如，使用 LightGBM 模型，首先将训练数据（包含用户搜索词、搜索结果及相关特征）进行预处理，然后训练模型：

import lightgbm as lgb
import pandas as pd

# 假设 data 是包含特征和标签（相关性得分）的 DataFrame
data = pd.read_csv('search_data.csv')
X = data.drop('relevance_score', axis = 1)
y = data['relevance_score']

lgb_train = lgb.Dataset(X, y)
params = {
    'objective':'regression',
    'metric': 'rmse',
     'num_leaves': 31,
     'learning_rate': 0.05,
     'feature_fraction': 0.9,
     'bagging_fraction': 0.8,
     'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}

gbm = lgb.train(
    params,
    lgb_train,
    num_boost_round = 100
)

模型集成：
- 可以将多个机器学习模型进行集成，如采用投票法或加权平均法，以提高排序的准确性和稳定性。
实时更新：
- 随着用户搜索行为和商品数据的变化，定期重新训练模型，以保证搜索结果排序的优化效果。同时，采用在线学习算法，实时根据新的用户反馈更新模型。

面试题：ElasticSearch复杂业务场景下搜索精准度优化

知识考点

面试题答案

索引结构设计

查询策略制定

相关性算法调整

利用机器学习算法进行搜索结果排序优化