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  • solr特点三: 基于Solr实现排序定制化参考

    排序实现有N种形式,最低成本、最快响应时间是目标
     一份索引,支持N种排序策略并且在线互不干扰是要考虑的
    每一种实现,处理的场景是不同的,不要千篇一律
    020排序,从索引到效果,有不少坑,这篇文章没有细说,原因是有些内容不好公开
     
    几点基础概念回顾
    (1)排序定制化不同于实现业务排序。
     
          实现业务排序可以是查阶段,通过boost、各种func 组合、离线score等单独或者组合实现排序目标,
           或者索引构建阶段的 field boost、document boost
           或者索引构建阶段的postion、freq、length等的处理
           或者干预vsm、
           或者实现自己的function,
           或者自定义queryparser引入自定义的query和相关weight、score等。
           或者自定义querycomponent,然后彻底从query链路调整查询和排序
           或者以上的组合

    (2)排序定制化
         这里特指solr已经默认自带的排序机制,默认vsm、默认sortbyField、默认的function集合包括他们的组合、
         默认的booleanquery、phrasequery、luceneparser、dismax parser等 都不能满足排序需求的。
         然后需要开口子,引入自己的排序。

    (3)排序是动态的过程
         绝对不是一次设置,永久有效的。随着数据集的变化、业务场景的变化、市场的变化等因素,排序只是阶段   
         性满足业务需求。这意味着排序是不间断的过程,没有最好,只有更好。

    (4)排序是 one doc one score just
        这里是说获取到了doc,就获取了这个doc的得分,doc的得分只关联这个doc自身的内容。间接的意思,每个doc的得分是自身闭包的,与其他doc的得分情况无关。

    基于solr实现排序定制的几种有效、低成本实现
     (1) 简单、直接的  extends ValueSourceParser
      在solrconfig.xml 中配置自己的valueSourceParser,查询结点通过name 对应的关键词调用相关排序。
      作用域是在查询中设置,需要的时候就启用
      eg 配置

     查询
     query.add("sort", "sortRank(id@itemType) asc");

    (2)vsm bm25 的参数调整 extends SimilarityFactory{
       配置在schema.xml中,作用域是整个solrcore。

    (3)SearchComponent 的重写 extends SearchComponent
       这里面可以实现 默认排序+topN的二次排序;或者直接定义自己的排序
       这里面的实现是深度的干预查询链路,甚至cache。
       这里的干预设计到shard请求,需要仔细验证
       这里的干预有的需要parser的干预联合,用来解析参数
       关于o2o个性化排序,建议走这个模式

    (4)关于o2o个性化排序
      
      schema的配置:距离算法、距离精度
     
       排序策略:过滤优先 or 结果优先 or 速度优先 ,然后会有不同角度的平衡
       
    涉及具体业务细节和排序公式,这里省略 1w字
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    TensorFlow 学习(九)—— 初始化函数(概率分布函数 api、常数生成函数)
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