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elasticsearch算法之词项相似度算法(二)
六、莱文斯坦编辑距离 前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数； 我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情elasticsearch算法之词项相似度算法(一)
一、词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错，其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算；今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法； 二、数据准备 计算词项相似度，就需要首先将词项向量化；我们可以使用以下两种方法 字符向量化，其将每个字符映射为一个唯一的数字，我们可以直倒排索引Elaticsearch
Elaticsearch倒排索引 ES倒排索引基本原理 索引（index）可以分为正序索引（Forward Indexes）和倒排索引（Inverted Index）两种。在关系型数据库中使用索引可以避免数据检索走全表扫描，将检索的时间复杂度从O(n)降到了O(logn)。例如，一本字典在开篇几页记录了每个字和所在页码的映射关系，2词项词典及倒排记录表
提示： 词项词典及倒排记录表 文章目录 词项词典及倒排记录表相关概念词条化*URL(uniform resourse locator)词项集合的确定词条归一化✳(重点)基于跳表的倒排记录表快速合并算法合并算法基于跳表指针快速合并 ✳含位置信息的倒排记录表及短语查询位置信息索引k词近邻搜索Elasticsearch中基于词项的搜索
为了方便我们学习，我们导入kibana为我们提供的范例数据。 目前为止，我们已经探索了如何将数据放入Elasticsearch，现在来讨论下如何将数据从Elasticsearch中拿出来，那就是通过搜索。毕竟，如果不能搜索数据，那么将其放入搜索引擎的意义又何在呢？幸运的是，Elasticsearch提供了丰富的接Solr查询解析器大全
一.字段查询解析器 字段查询解析器在指定字段中搜索词项或短语，可以使用该字段定义的任何文本分析方式。f参数指明要进行词项或短语搜索的字段，语法如下： {!field f=myfield}hello world 该语法与使用Lucene查询解析器搜索短语myfield:"hello world"是等价的。 二.词项查人工智能教程 - 专业选修课程4.3.11 - 复杂结构数据挖掘 5.PageRank技术
PageRank技术 使用PageRank技术可以用来对抗词项作弊(term spam)。 问题：词项作弊。是一种欺骗搜索引擎让其相信一个本来不相关的页面，使其排名靠前的技术。 解决方案：使用PageRank技术来模拟web冲浪者的行为，这些冲浪者从随机页面出发，每次从当前页面随机选择出链前行，该过程可以NLP-BM25算法理解
前两天老师给我们讲解了BM25算法，其中包括由来解释，以及算法推导，这里我再将其整理，这里我不讲解之前的BIM模型，大家有兴趣可以自行了解。Okapi BM25:一个非二值的模型bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法。举个例子：我们查询关键词redElasticsearch全文检索入门一
一、信息检索概述 1、信息过载 据百度百科介绍，信息过载是指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。 信息过载有以下3个特点 （1）受传者对信息反映的速度远远低于信息传播的速度； （2）大众媒介中的信息量大大高于受众所能消费、承受或需要的信息量； （3）TF-IDF模型
TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency, 词频-逆文件频率)，一种用于资讯检索和资讯探勘的常用加权技术。 词项t的词项频率(以下简称词频)tft,d是指词项t在文档d中出现的次数，是与文档相关的一个量，可以认为是文档内代表度的一个量，也可以认为是一种局部信息。基于词项和基于全文的搜索、结构化搜索
基于词项和基于全文的搜索基于Term的查询结构化搜索 基于Term的查询 Term的重要性 Term是表达语意的最小单位。搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。 特点 Term Level Query：Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Qu