为什么我的fuzzy_like_this查询在某些情况下匹配，而在其他情况下不匹配?

Question

我是ElasticSearch的新手，但在过去的几天里一直在阅读它，试图提出"最佳"类型的搜索我的应用程序。我希望能够匹配多个词与多个结果，但也有部分词的结果。下面列出的是我目前正在使用的，它可以很好地找到所有输入的单词，例如"Michigan Creative VP"可以找到为Michigan Creative和VP Comm工作的人，但是当我搜索"管理"而不是"管理"时，什么也没有出现。

$params =
            [
                'index' => 'myindex',
                'type' => 'person',
                'body' =>
                    [
                        'from' => 0,
                        'size' => 500,
                        'query' =>
                            [
                                'fuzzy_like_this' =>
                                    [
                                        '_all' =>
                                            [
                                                'like_text' => $keywords,
                                                'fuzziness' => 0.5,
                                            ],
                                    ],
                            ],
                    ]
            ];

我读过通配符，但看到人们说结果很慢，我不确定他们也考虑了搜索中的每个单词。有人能帮我指出正确的搜索配置，可以得到部分匹配。

Answer 1

几点思考

1. fuzzy_like_this查询是为类似这样的情况而构建的。基本上，它通常用于内容内推荐。这就是你要做的吗?对于更典型的搜索，我希望看到match或multi_match查询。你试过这些吗?

2. 看起来文本正在被标记化，而fuzzy_like_this正在像传统搜索一样匹配精确的标记。例如

   Michigan Creative VP'找到了为Michigan Creative和VP Comm工作的人，但是当我搜索'manage'而不是'management'时，什么也没有出现。

   似乎向我表明文档包含术语[vp]和[comm]，并且您的查询匹配，因为查询中的[vp]是匹配的。其他文档匹配，因为[michigan]和[creative]是完全匹配的

3. 您的模糊度似乎不够高，无法匹配查询manage和management。检查下面的公式，您可以计算出允许在搜索结果中进行多少次编辑:

   length(term) * (1.0 - fuzziness)

   在这里是指

   length(manage) * 0.5 == 6 * 0.5 or 3

   似乎允许最多3个字符的编辑，management添加了4个字符

一些更大的图片指针:

• 仅通过编辑距离进行搜索可能无法实现搜索引擎的核心优势。当您获取文本并使用分析过程将其规范化为标记时，搜索引擎将得到更好的使用。我建议把这篇文章作为入门。我们在我的书《相关搜索

》的第四章中也详细讨论了这一点。

• 一旦你理解了分析，一个更好的解决management和manage匹配的一般问题的方法可能是词干提取，它在尝试匹配之前将术语减少到它们的根形式。

• 根据你对搜索匹配规则的看法，听起来你可能想要设置测试用例，并使用测试驱动的方法来搜索。