ES-LTR粗排模块

官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rank

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: https://github.com/o19s/hello-ltr

jupyter环境： https://github.com/o19s/hello-ltr/blob/master/notebooks/elasticsearch/tmdb/hello-ltr%20(ES).ipynb

安装

在这里找到符合你ES版本的预编译的插件： https://github.com/o19s/elasticsearch-learning-to-rank/releases

本地编译和部署

./gradlew clean check

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