在淘宝商品搜索 API 实战中，Elasticsearch 分词与排序算法的优化对于提高搜索的准确性和效率至关重要。以下是详细的优化策略和实战方法：
Elasticsearch 分词优化
1. 选择合适的分词器
- 中文分词
- IK 分词器：是一个流行的中文分词器，支持细粒度和智能分词两种模式。细粒度模式会将文本尽可能地拆分成更多的词语，适用于需要精确匹配的场景；智能分词模式则会根据语义将文本拆分成更合理的词语，适合模糊搜索。
- 示例配置：在 Elasticsearch 中创建索引时指定 IK 分词器。
PUT /taobao_items
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"ik_max_word": {"type": "custom","tokenizer": "ik_max_word"},"ik_smart": {"type": "custom","tokenizer": "ik_smart"}}}},"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}
- 英文分词
- 标准分词器（Standard Analyzer）：是 Elasticsearch 默认的分词器，它会将文本按照单词边界进行拆分，同时会将大写字母转换为小写字母。对于英文商品名称等字段，标准分词器通常能满足基本需求。
- 停用词过滤：可以在标准分词器的基础上，添加停用词过滤，去除像 “the”、“and”、“is” 等对搜索结果影响不大的词语，减少索引体积和搜索时的匹配负担。
2. 自定义分词规则
- 同义词处理：在淘宝商品搜索中，很多商品可能有不同的名称或别称，例如 “手机” 和 “移动电话”。可以通过配置同义词文件，让 Elasticsearch 在分词时将这些同义词视为相同的词语，提高搜索的召回率。
PUT /taobao_items/_settings
{"analysis": {"filter": {"my_synonym_filter": {"type": "synonym","synonyms": ["手机,移动电话","电脑,计算机"]}},"analyzer": {"synonym_analyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": ["lowercase","my_synonym_filter"]}}}
}
- 自定义词库：对于一些特定领域的词汇或淘宝平台上特有的商品名称，可以通过自定义词库的方式，让分词器正确识别这些词语。例如，在 IK 分词器中，可以添加自定义词库文件，将新的词语添加到词库中。
排序算法优化
1. 基于相关性的排序
- TF-IDF 算法：Elasticsearch 默认使用 TF-IDF（词频 - 逆文档频率）算法来计算文档与查询的相关性。TF 表示词语在文档中出现的频率，IDF 表示词语在整个索引中的稀有程度。可以通过调整查询语句中的参数，如
boost来提高某些关键词的权重，从而影响搜索结果的排序。
GET /taobao_items/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "苹果手机","fields": ["title^2", "description"],"type": "best_fields"}}
}
在上述示例中，title^2 表示将 title 字段的权重提高为原来的 2 倍，这样在计算相关性时，title 字段的匹配结果会更重要。
- BM25 算法：Elasticsearch 从 5.0 版本开始默认使用 BM25 算法来替代 TF-IDF 算法。BM25 算法在考虑词频和文档长度的基础上，进行了更复杂的优化，能够更好地处理不同长度的文档和查询。可以通过调整
b和k1参数来进一步优化 BM25 算法的性能。
2. 综合排序
- 引入业务指标：除了相关性，还可以引入其他业务指标来进行综合排序，例如商品的销量、评分、价格等。可以使用 Elasticsearch 的
function_score查询来实现综合排序。
GET /taobao_items/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"multi_match": {"query": "苹果手机","fields": ["title", "description"]}},"functions": [{"field_value_factor": {"field": "sales_volume","factor": 0.1,"modifier": "log1p","missing": 0}},{"field_value_factor": {"field": "rating","factor": 1,"modifier": "none","missing": 0}}],"score_mode": "sum","boost_mode": "multiply"}}
}
在上述示例中，sales_volume 表示商品的销量，rating 表示商品的评分。通过 field_value_factor 函数将这些业务指标纳入到排序计算中，score_mode 表示多个函数得分的合并方式，boost_mode 表示函数得分与查询得分的合并方式。
3. 分页与性能优化
- 深度分页问题：在搜索结果较多时，使用
from和size参数进行分页可能会导致性能问题，因为 Elasticsearch 需要在所有分片上排序并返回前from + size条结果。可以使用search_after或滚动 API 来解决深度分页问题。
GET /taobao_items/_search
{"size": 10,"sort": [{"sales_volume": {"order": "desc"}},"_id"]
}
在第一次查询时，记录最后一条结果的 sort 值，后续查询使用 search_after 参数指定该值，继续获取下一页结果。
通过以上 Elasticsearch 分词与排序算法的优化，可以显著提高淘宝商品搜索 API 的性能和搜索结果的质量。
