ES-LTR粗排模块

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官方资源：GitHub - HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rank: Plugin to integrate Learning to Rank (aka machine learning for better relevance) with Elasticsearch

Elasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！

这个插件有什么功能

此插件：

  • 允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）
  • 记录特征得分（相关性得分）以创建离线模型开发的训练集
  • 在使用您存储的功能的Elasticsearch中存储线性、xgboost或ranklib排名模型
  • 使用存储的模型对搜索结果进行排序

文档

详细的开发文档：Elasticsearch Learning to Rank: the documentation — Elasticsearch Learning to Rank documentation

直接开始实战

demo: GitHub - o19s/hello-ltr: Set of Jupyter notebooks demonstrating Learning to Rank integrated with Solr and Elasticsearch

jupyter环境： hello-ltr/notebooks/elasticsearch/tmdb/hello-ltr (ES).ipynb at main · o19s/hello-ltr · GitHub

安装

在这里找到符合你ES版本的预编译的插件： Releases · o19s/elasticsearch-learning-to-rank · GitHub

本地编译和部署

1

2

./gradlew clean check

./bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/elasticsearch-learning-to-rank/build/distributions/ltr-<LTR-VER>-es<ES-VER>.zip
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