Elasticsearch 如何实现相似推荐功能？
本帖最后由 Mirinda 于 2021-10-18 10:36 编辑问题导读：
1.什么是相似推荐？
2.使用过Elasticsearch吗？
3.ES有没有处理相似文字的案例的能力？
1、什么是相似推荐？
拿我们身边的算法“投喂”为主的头条、抖音、微信视频号等举例，如果你喜欢乒乓球，每天推送给你的都是乒乓球比赛视频集锦；如果你喜欢成功人士演讲，每天都是马云、马化腾、刘强东等商业巨鳄的演讲。
再拿电商的示例如下：比如我近期购买的吴军老师推荐的科普经典巨著《从一到无穷大》，京东会给我推荐樊登读书带火的书《微积分原理》。
其实，在实际业务实战环节，或多或少也会有类似的功能，Elasticsearch 有没有类似功能呢？
大家实战环节遇到的问题也大致如下：
Q1：ES 有相似搜索这个功能吧？我记得有个 suggester吧？
Q2：ES有没有处理相似文字的案例？把相似文章聚合起来。
来自《死磕Elasticsearch 知识星球》微信群
2、Elasticsearch 相似推荐功能实现
这里不得不介绍：MLT 检索。对！你没看错。不是：MIT（麻省理工学院），是 Elasticsearch 一种检索类型 MLT（More Like This Query ）。
看下图，建立个全局认识。MLT 属于：Query DSL下的专业检索（Specialized queries）的范畴。
3、More Like This 检索介绍
More Like This 检索定义：查找与给定文档“相似”的文档。
4、More Like This 底层逻辑
MLT 查询简单地从输入的待查询文本中提取文本，对其进行分析，通常在字段中使用相同的分析器，然后选择具有最高 tf-idf 的前 K 个词组以形成这些词组的组合查询语句。
假设我们想找到与给定输入文档相似的所有文档。显然，输入文档本身应该是该类型查询的最佳匹配。为什么呢？基于 Lucene tf-idf 评分公式计算得出的呀。
如下就是 Lucene tf-idf 评分模型。
如果对此评分不了解的同学，推荐阅读：干货 | 一步步拆解 Elasticsearch BM25 模型评分细节
实战 | Elasticsearch自定义评分的N种方法
MLT 查询的本质是：从待检索语句中提取文本，然后用分词器切分，选择 tf-idf 分值高的前 K 个术语形成检索语句。基于检索语句返回的结果就是相似度查询结果。
为避免歧义，对照的英文如下：
The MLT query simply extracts the text from the input document, analyzes it, usually using the same analyzer at the field, then selects the top K terms with highest tf-idf to form a disjunctive query of these terms.
如果原理还不够清晰，我将核心 Lucene 源码的逻辑简要说明如下：
步骤 1：根据输入的待查询的文档，抽取词组单元（term），结合TF*IDF 评分形成优先级队列。
抽取词时会过滤掉停用词、不满足最小词频的词等不满足限定条件的词。
步骤 2：结合步骤 1 的优先级队列，生成布尔查询语句。
Lucene 源码部分截图
循环超过最大查询词数目，则停止构建查询语句。
最大查询数据值 max_query_terms 默认是：25。增加此值会以牺牲查询执行速度为代价提供更高的准确性。
步骤 3：基于步骤2构造的布尔查询语句，获取查询结果。
返回结果就是类似推荐功能的相似文章。
看的出来，这比我们常见的精准匹配 term query 和全文检索 match query、match_pharse query 都要复杂很多。
5、More Like This 前置条件
执行 MLT 的字段必须被索引并且类型为 text 或 keyword。此外，当对文档使用相似度检索时，必须启用 _source 或设置为 stored 或存储为 term_vector。为了加快分析速度，可以在索引时存储 terrm vectors。
读者看到这里可能会疑惑：啥叫 term vectors ？
有必要解释一下：
term vectors 组成：
terms 分词单元列表。
每个分词单元的位置 position和序号。
分词后的单词或字在原有串中的起始位置 start_offset 、结束位置end_offset 和偏移值。
有效载荷。与位置相关的用户定义的二进制值。
给了一堆术语，还是看不懂，再来？！
给个例子，一看就明白了。
PUT my-index-0000012
{
"mappings": {
"properties": {
"text": {
"type": "text",
"term_vector": "with_positions_offsets"
}
}
}
}
PUT my-index-0000012/_doc/1
{
"text": "Quick brown fox fox"
}
GET /my-index-0000012/_termvectors/1
position 更精确的说法是：序号。
Quick 的 position 为 0；
brown 的 position 为 1；
quick 的 start_offset 为 0；
quick 的 end_offset 为 5。
6、More Like This 实战一把
光说不练是假把式，实战一把，一探究竟。
插入一批数据，数据来源：百度热点新闻 。
DELETE news
PUT news
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
POST news/_bulk
{ "index":{ "_id":1 }}
{"title":"演唱会突发意外！知名男星受伤，本人最新回应"}
{ "index":{ "_id":2 }}
{"title":"张杰演唱会主办方道歉：舞台升降设备出现故障"}
{ "index":{ "_id":3 }}
{"title":"谢娜发文回应张杰受伤"}
{ "index":{ "_id":4 }}
{"title":"张杰回应受伤：不会有大碍，请歌迷和家人朋友们放宽心"}
{ "index":{ "_id":5 }}
{"title":"张杰表演时从电梯坠落 手指血流不止"}
{ "index":{ "_id":6 }}
{"title":"谢娜回应张杰受伤:他问的第一句话就是怕吓到女儿"}
{ "index":{ "_id":7 }}
{"title":"张杰演唱会出意外后,发长文给粉丝报平安,谢娜透露张杰本人..."}
{ "index":{ "_id":8}}
{"title":"张杰明星资料大全爱奇艺泡泡"}PS：以上仅是百度公开的热点新闻，以此举例相似查询，别无其他用途，特此说明。
执行 MLT：
POST news/_search
{
"query": {
"more_like_this": {
"fields": [
"title"
],
"like": [
"张杰开演唱会从升降机上掉落"
],
"analyzer": "ik_smart",
"min_doc_freq": 2,
"min_term_freq": 1
}
}
}
返回结果如下：
以如上截图最后一条数据为例，强调说明一下：注意到一个细节，返回结果只是相似，并没有真正做到语义相关。
7、More Like This 核心语法详解
参数看着很好解释，但着实非常难理解，特此解读如下:
"min_doc_freq": 2
最小的文档频率，默认为 5。
什么意思呢？
就拿上面的示例来说，至少得有两篇文章才可以，不管这两篇文章与输入相关与否。
更具体点说，如果bulk 写入仅一篇document，哪怕和标题一致也无法返回结果。
"min_term_freq": 1
文档中词组的最低频率，默认是2，低于此频率的会被忽略。
什么意思呢？
就是待检索语句的其中一个分词单元的词频的最小值。
PUT news
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
POST news/_bulk
{ "index":{ "_id":1 }}
{"title":"张杰演唱会突发意外！知名男星受伤，本人最新回应"}
{ "index":{ "_id":2 }}
{"title":"hello kitty"}
POST news/_search
{
"query": {
"more_like_this": {
"fields": [
"title"
],
"like": [
"张杰回应张杰受伤"
],
"analyzer": "ik_smart",
"min_doc_freq": 1,
"min_term_freq": 2
}
}
}
上面的例子更有说服力。
更为具体的说，like部分待检索语句的分词词频要至少有一个 >=2 。
更多参数建议参考官方文档，不再赘述。
8、Elasticsearch 相似推荐其他的实现方案
在第 6 部分提及，more like this 并没有实现完全的相关度推荐，出现了“噪音” 数据。
所以，实战环节使用 more like this 多半基于燃眉之急。
如果想深入的实现相似度推荐，推荐方案：
基于类似 simhash 的方式，给每个文档打上 hash 值，基于海明距离实现相似度推荐。
如果想再深入就需要借助：
基于协同过滤的推荐算法、基于关联规则的推荐算法、基于知识的推理算法或者组合推理算法实现。
9、小结
本文介绍了 Elasticsearch 中实现相似推荐的 More Like This 检索方法、实现原理、案例解读。
目的是给大家业务系统实现相似推荐提供了理论和实践支撑。
大家实战环节如何实现的相似推荐呢？欢迎留言讨论细节。
参考
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-mlt-query.html
https://spoon-elastic.com/all-elastic-search-post/more-like-this-query-mlt-suggest-similar-content-with-elasticsearch/
https://qbox.io/blog/mlt-similar-documents-in-elasticsearch-more-like-this-query/
https://spoon-elastic.com/all-elastic-search-post/more-like-this-query-mlt-suggest-similar-content-with-elasticsearch/
https://newbedev.com/elasticsearch-more-like-this-query
https://www.linkedin.com/pulse/finding-similar-documents-elasticsearch-morelikethis-fl%C3%A1vio-knob?articleId=6657988773374111744
《Lucene 原理与代码分析》
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