`
qindongliang1922
  • 浏览: 2180925 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
博客专栏
7265517b-f87e-3137-b62c-5c6e30e26109
证道Lucene4
浏览量:117400
097be4a0-491e-39c0-89ff-3456fadf8262
证道Hadoop
浏览量:125817
41c37529-f6d8-32e4-8563-3b42b2712a50
证道shell编程
浏览量:59783
43832365-bc15-3f5d-b3cd-c9161722a70c
ELK修真
浏览量:71224
社区版块
存档分类
最新评论

Lucene/Solr/ElasticSearch搜索问题案例分析

阅读更多



最近收集的两个搜索的case,如下:

案例一:

使用 A关键词:“中国诚通控股公司”搜索,不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司”

从关键词字面上看,确实不应该出现这种问题,因为A的关键词完全被B包含,如果说搜索B,搜不到A到还可以接受,因为
在关键词越长的情况下,term之间是AND的关系,这样返回结果集就越少,这一点从Google或者其他电商的搜索都可以得到测试确认,

看到这种问题,一般情况下,都跟分词有关系,然后拿到Solr中,

先使用IK最细粒度分词测试两个关键词的分词结果如下:





再使用Ansj索引分词测试两个关键词的分词结果如下:







从上面可以看出差异,A里面有个完整的term:控股公司,B里面没有,
如果按照AND关系的匹配,意思是:A里面出现的每一个term,在B里面都必须能找到   这样的逻辑走下去
A搜不到B是正常的。


中文分词的问题,一般是由词库引起的,那么如何解决上面的问题呢?

(1)改词库:
去掉控股公司这个关键词,这样A的分词结果里面不会出现控股公司这个关键词,而只有控股+公司
这样以来A完全被B包含,可以正常搜索,但是这样做的话,就意味着,所有这样非最小属性的关键词都要被去掉,才能
保证最大限度不会这种类似的问题,改词库后还需要重建索引,变动比较大,而且比较不灵活。

(2)改匹配方式:
有人说AND关系不行,那就OR呗,没错,用OR确实可以搜索出来,但是,这样以来无论搜什么,
搜索结果命中数量就会变的异常巨大,尤其是在关键词越长,总数据量大的情况下,对用户体验和搜索性能都不是
最好的选择。这时才会发现无论你怎么改,都有引发一些新的问题,所以搜索引擎对中文检索来说,如果能保证90%的搜索效果是最优的,
就已经是非常不错的结果了,下面接着谈: 

既然AND+OR+修改词库的方式,都不太理想,那么我们采取一种折中的方式,来优化查询结果呢? 答案是肯定的,Lucene/Solr/ElasticSearch有一种
按照term匹配个数,来优化查询结果的方式,并且可以限制不同个数的采取不同的匹配方式,散仙在前面的文章,也分析过,这里不在详细展开,
有兴趣可以访问  http://qindongliang.iteye.com/blog/2302483 地址,查看此文章。这里大概描述下处理思路:

对于短文本关键词分词后term个数小于3的,我们采用精确匹配
对于中文本关键词分词后term个数大于3小于9的,我们乐观模式的缺减匹配,至多允许一个词不一致
对于长文本关键词分词后term个数大于10的,我们悲观模式的缺减匹配,至少允许一个词不一致

尽量保证在查准和召全之间的得到一个平衡,当然这需要不断调试,探索,改进才能得出来,并非泛泛而谈。


案例二:

业务定义,有限公司和有限责任公司应该是相同的意思,搜索的时候,可互相搜索出来,比如

搜A:小米科技有限公司  要求能搜到  小米科技有限责任公司
搜B:小米科技有限责任公司  要求能搜到  小米科技有限公司

有人说这很简单,直接把有限公司和有限责任公司作为同义词映射不就行了,这是一种办法,然而依旧解决不了这种问题。

why? 同义词映射应用在精确查询的字段上,没有啥问题,但现在要求映射在分词字段上,而且,有限公司和有限责任公司并不是不可再分的
属性了,他们还可以切分更细粒度的关键词,我们在solr中,看下他们的分词效果:










从上面的截图中,可以看出,在匹配方式,设置为AND的时候,从A可以搜到B,但反过来就不行了,B是搜不到A的,
因为他们还可以再切分,如何解决?

这种情况下改词库也解决不了,你不可能将有限公司和有限责任公司保留,而细粒度的关键词去掉,这样的话,召全率就会出现问题

比较好的解决办法是:
(1) 匹配方式更改,正如案例一种的场景,我们可以允许term中,有1到2个term词不匹配,这样的话,就可以互相搜到,但是可能
在召全率上提升,查准率上有所下降,因为他们本来就是相生相克的关系,一个率升高,另一个率必然下降。

(2)进行数据归一化处理,我们知道在英文搜索中,一个单词可能有单数形式,复数形式,现在时,过去时等等等等,搜索引擎不关注你的七十二变,
只需要归一化到最原始的状态,然后索引起来,在搜索时候同样归一化,这样以来,无论你有多少种变化方式,在搜索引擎看来,就有只有一种原始
状态,把复杂的问题简单化,然后操作,是不错的一种处理方式,反映到这个例子中,我们可以使用同样的办法,比如有限责任公司,在索引和搜索的时候
统一归一化成有限公司检索,这样既能保证查全也保证了查准,当然需要我们额外做的,就是在数据规则上多下点功夫,然后不断完善我们的搜索系统。



总结:
文章简单剖析了,上面两种case造成的原因以及和他们的一些解决方法,当然这只是众多的问题中的几个例子,此外,任何一类问题的解决,都会可能引起新的问题,所以我们还是要具体问题,具体分析,能简单解决,就不要使用复杂的策略,更不要南辕北辙,忘了初心。



有什么问题可以扫码关注微信公众号:我是攻城师(woshigcs),在后台留言咨询。
技术债不能欠,健康债更不能欠, 求道之路,与君同行。



  • 大小: 21.5 KB
  • 大小: 19.1 KB
  • 大小: 10.2 KB
  • 大小: 10.8 KB
  • 大小: 71.6 KB
0
0
分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics