ES千人千面推荐系统

借这个项目正好系统学习 ES 与 推荐算法

需求分析

整体架构

落地实现

• 导入 github 项目，爆红问题

    Failure to transfer org.springframework.boot:spring-boot-starter-parent:pom:2.0.1.RELEASE from https...
    问题是：依赖包下载不下来
  
    解决办法：
  
    在终端下进入项目所在的目录用mvn compile执行即可
  
    或者点击pom.xml,右键，maven install   实在不行加上 -U 参数
  

ES 的学习

• match 与 term 的区别

     - match 是进行分词后的 每个词匹配的 or
     - term  是不进行分词的 整词精确匹配， 这一点跟 keyword 很像
     GET /movie/_search
    {
      "query":{
        "match":{"title":"steve"}
      }
    }
  
    GET /movie/_search
    {
      "query":{
        "term":{"title":"steve"}
      }
    }
  
  
    GET /movie/_analyze
    {
      "analyzer": "english",
      "field":"title",
      "text":"Frank Li"
    }
  
    analyzer:english / standard =》 默认标准分词解析器只是根据标点符号进行分词， english 可以去掉停用词 with of 这些，并小写
  
   // or 可以改为 and 
   GET /movie/_search
    {
      "query":{
      "match":{
        "title":{
          "query":"basketball good solution available alien",
          "operator": "or"
        }
      }
    }
  }
  
  // 最少匹配分词后两个
  GET /movie/_search
  {
    "query":{
      "match":{
        "title":{
          "query":"basketball with good boy alien",
          "operator": "or",
          "minimum_should_match": 2
        }
      }
    }
  }
  
  GET /movie/_search
  {
    "query": {
      "multi_match": {
        "query": "good boy man love basketball bad news",
        "fields": ["title", "overview"]
      }
    }
  }
  

极其重要的 TF 词频 - IDF 逆文档频率+ TF NORM 词频归一化

推荐系统

ALS  => alternating least squares  交替最小二乘法