首页 > TAG信息列表 > doc2
RankNet
概述 ranknet 是一种排序算法，即输入query，对检索出来的文档进行排序，且ranknet十一号呢pairwise的排序算法，即只需要计算两个文档的相对顺序 样本label ranknet 的样本label为（1，0.5， 0），1表示doc1比doc2相关性高，0.5表示一样，0表示doc1比doc2相关性低 损失函数 训练方法sas文本挖掘案例：如何使用SAS计算Word Mover的距离
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6181 Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。 Word Mover距离的定义 WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积16 doc values 【正排索引】
搜索的时候，要依靠倒排索引；排序的时候，需要依靠正排索引，看到每个document的每个field，然后进行排序，所谓的正排索引，其实就是doc values 在建立索引的时候，一方面会建立倒排索引，以供搜索用；一方面会建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，过滤等操作使用 doc values是被保存在磁盘上的，进阶-第51__深入聚合数据分析_基于doc value正排索引的聚合内部原理
聚合分析的内部原理是什么？？？？aggs，term，metric avg max，执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？ 搜索+聚合，写个示例 GET /test_index/test_type/_search { "query": { "m