模拟实战京东搜索效果(一)

搜索是很多内容类app必不可少的功能，而搜索框提示则为用户关键词输入提供了一种引导，一个友好的搜索框提示不仅能提升用户体验，还能帮助用户节省触达商品的时间提升搜索效率。

image.png image.png image.png

搜索框功能主要有3部分组成：

• 智能补全
• 关联数量
• 拼写纠错

实现流程

ES官方文档建议通过phrase Suggester实行搜索框的自动补全，但这种查询对中文支持不太友好，经常会不做提示；下面我们通过n-gram来实现符合中国人民使用习惯的提示框。

• 什么是edge n-gram

假设有一个词hello，普通建索引时，就是把这个词hello放入倒排索引
用户输入h、he时会找不到索引(倒排索引中只有hello)，因此匹配失败
而对于输入即搜索这种应用场景，可以使用一种特殊的n-gram，称为边界n-grams (edge n-grams)
所谓的edge n-gram，就是指它会固定从一边开始，进行窗口滑动，每次滑动长度为1，最终的结果取决于 n 的选择长度
以单词hello为例，它的edge n-gram的结果如下：

h
he
hel
hell
hello

因此可以发现到，在使用edge n-gram建索引时，一个单词会生成好几个索引，而这些索引一定是从头开始
这符合了输入即搜索的特性，即是用户打h、he能找到倒排中的索引h、he，而这些索引对应著的数据就是hello

依赖插件：

• ik
  elasticsearch-analysis-ik

• pinyin
  elasticsearch-analysis-pinyin

构建索引库：

PUT st
{
  
    "mappings" : {
      "dynamic" : "false",
      "properties" : {
        "suggest" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "autocomplete" ,
          "search_analyzer": "autocomplete_search"
        },
        "weight" : {
          "type" : "integer"
        },
        "count" : {
          "type" : "integer"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "number_of_shards" : "1",
        "analysis" : {
          "filter" : {
            "length_filter" : {
              "type" : "length",
              "min" : "2"
            },
            "my_pinyin" : {
              "keep_joined_full_pinyin" : "true",
              "lowercase" : "true",
              "keep_original" : "true",
              "remove_duplicated_term" : "true",
              "keep_separate_first_letter" : "false",
              "type" : "pinyin",
              "limit_first_letter_length" : "16",
              "keep_full_pinyin" : "true"
            }
          },
          "analyzer" : {
            "autocomplete_search" : {
              "filter" : [
                "lowercase"
              ],
              "tokenizer" : "search_py"
            },
            "autocomplete" : {
              "filter" : [
                "lowercase",
                "length_filter",
                "my_pinyin"
              ],
              "tokenizer" : "autocomplete"
            } 
          },
          "tokenizer" : {
            "autocomplete" : {
               
              "min_gram" : "2",
              "type" : "edge_ngram",
              "max_gram" : "16"
            } ,
            "search_py" : {
              "keep_joined_full_pinyin" : "true",
              "keep_none_chinese_in_first_letter " : "true",
              "lowercase" : "true",
              "none_chinese_pinyin_tokenize" : "false",
              "keep_none_chinese_in_joined_full_pinyin" : "true",
              "keep_original" : "true",
              "keep_first_letter" : "true",
              "keep_separate_first_letter" : "false",
              "type" : "pinyin",
              "limit_first_letter_length" : "16",
              "keep_full_pinyin" : "false"
            }
          }
        },
        "number_of_replicas" : "1" 
      }
    }
}

Mapping

• _id
  文档id, 这里取关键词md5后的字符串作为id,方便更新和删除
• suggest
  离线任务定时提取用户高频输入的搜索关键词与商品分类、标签信息索引到该字段；其中analyzer与search_analyzer分别使用自定义分词器。
• weight
  关键词权重；默认取词频，也可以手动指定
• count
  搜索词关联的商品数量

Setting

• length_filter
  用来控制分词后的term长度，这里限制为2，当term字符长度<2时会被忽略
• pinyin

keep_first_letter:这个参数会将词的第一个字母全部拼起来.例如:刘德华->ldh.默认为:true
keep_separate_first_letter:这个会将第一个字母一个个分开.例如:刘德华->l,d,h.默认为:flase.如果开启,可能导致查询结果太过于模糊,准确率太低.
limit_first_letter_length:设置最大keep_first_letter结果的长度,默认为:16
keep_full_pinyin:如果打开,它将保存词的全拼,并按字分开保存.例如:刘德华> [liu,de,hua],默认为:true
keep_joined_full_pinyin:如果打开将保存词的全拼.例如:刘德华> [liudehua],默认为:false
keep_none_chinese:将非中文字母或数字保留在结果中.默认为:true
keep_none_chinese_together:保证非中文在一起.默认为: true, 例如: DJ音乐家 -> DJ,yin,yue,jia, 如果设置为:false, 例如: DJ音乐家 -> D,J,yin,yue,jia, 注意: keep_none_chinese应该先开启.
keep_none_chinese_in_first_letter:将非中文字母保留在首字母中.例如: 刘德华AT2016->ldhat2016, 默认为:true
keep_none_chinese_in_joined_full_pinyin:将非中文字母保留为完整拼音. 例如: 刘德华2016->liudehua2016, 默认为: false
none_chinese_pinyin_tokenize:如果他们是拼音,切分非中文成单独的拼音项. 默认为:true,例如: liudehuaalibaba13zhuanghan -> liu,de,hua,a,li,ba,ba,13,zhuang,han, 注意: keep_none_chinese和keep_none_chinese_together需要先开启.
keep_original:是否保持原词.默认为:false
lowercase:小写非中文字母.默认为:true
trim_whitespace:去掉空格.默认为:true
remove_duplicated_term:保存索引时删除重复的词语.例如: de的>de, 默认为: false, 注意:开启可能会影响位置相关的查询.
ignore_pinyin_offset:在6.0之后,严格限制偏移量,不允许使用重叠的标记.使用此参数时,忽略偏移量将允许使用重叠的标记.请注意,所有与位置相关的查询或突出显示都将变为错误,您应使用多个字段并为不同的字段指定不同的设置查询目的.如果需要偏移量,请将其设置为false。默认值:true

• autocomplete_search
  查询时使用的分词器
• autocomplete
  索引时使用的分词器
• edge_ngram
  edge_ngram是ES自带的token解析器，从min_gram处开始依次分词，当达到max_gram或至文本结尾时停止分词。

插入测试数据

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小米手机",  "count":110,"weight":10}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/2" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小米手机新款",  "count":110,"weight":8}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/3" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小米手机 5g",  "count":110,"weight":10}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/4" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小米128g",  "count":110,"weight":6}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/5" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小米袋装",  "count":110,"weight":6}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/6" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "华为5g新款",  "count":110,"weight":10}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/7" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "华为手机",  "count":110,  "weight":10}'

curl -XPUT "http://1.0.0.1:9200/st/_doc/8" -H 'Content-Type: application/json' -d'{   "suggest": "小蜜蜂", "count":110, "weight":8}'

权重计算

• 全量同步商城分类及标签数据，这类权重值给到Int最大值
• 通过spark离线任务增量迭代客户端搜索埋点日志，剔除过长搜索词后进行分组统计，并将sessionid去重后>3的入库

关联商品数量

• 在增量更新suggest中关键词时会去商品库进行一次聚合查询
• 为了避免对用户搜索业务的影响，任务会放在凌晨进行
• 为提升效率，应该使用Elasticsearch的Multi Search接口批量进行count，同时批量更新数据库里建议词的count值
• 由于商品是实时入库的而关联统计是定期离线执行的，所以在进行相关提示时会显示“约”

定期修正

• 离线任务会定时对近一月用户输入关键词进行分析统计，将weight值<10的删除，weight>10的入库，以修正增量数据的误差
• 删除时不要使用delete by query进行删除，这样会非常损耗es的性能，应该使用关键词md5后的id批量删除
• 由于数据量较大，更新时间比较长，为了不影响搜索性能，这里会先写入到一个临时索引库，通过bulk批量添加到临时索引中，然后通过别名切换来更新；

自动补全效果展示

• 输入“小米sj”获取【小米手机】相关提示词；支持特殊符号输入(如 H&M服饰)，也可全拼音或全汉字输入

GET st/_search
{
  "sort": [
    {
      "weight": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ], 
  "query": {
        "multi_match": {
          "query": "小米sj",
          "fuzziness": 1,
          "prefix_length" : 1,
          "fields": ["suggest"]
        }
      }

}

需要注意的是，这里使用fuzziness来模糊匹配提升用户体验，fuzziness=1 允许用户输入一个错别字，并通过prefix_length设置为1来跳过开头首个字符的判断，因为一般用户输入出错大多发生在后面

• 返回结果

{
        "_index" : "st",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "suggest" : "小米手机",
          "count" : 110,
          "weight" : 10
        },
        "sort" : [
          10
        ]
      },
      {
        "_index" : "st",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "suggest" : "小米手机新款",
          "count" : 110,
          "weight" : 8
        },
        "sort" : [
          8
        ]
      }

智能纠错效果展示

• 如果Elasticsearch返回的是空结果，此时应该需要增加拼写纠错的处理（拼写纠错也可以在调用Elasticsearch搜索的时候带上，但是通常情况下用户并没有拼写错误，所以建议还是在后面单独调用suggester）；如果返回的suggest不为空，则根据新的词调用建议词服务；比如用户输入了【小密】，调用Elasticsearch的suggester获取到的结果是【小米】，则再根据小米进行搜索建议词处理

GET st/_search
{
  "_source": false, 
  "size": 0, 
  "suggest": { 
    "term-suggestion": {
      "text": "小密",
     "term": {
       "field": "suggest",
       "min_word_length":2, 
       "prefix_length":1,
       “min_doc_freq”:2,
       "size":2
     }
    }
  }
}

需要注意：
其中min_word_length是用来控制候选词长度的，这里设置为2，意思是当term长度>=2才会被显示；
prefix_length=1表示忽略首字符是错别字，大多数输入错别字发生在后面；
min_doc_freq 当建议词出现文档频率低于该值时将被忽略，线上可适当调大该值以提升搜索效果

• 返回结果

{
        "text" : "小密",
        "offset" : 0,
        "length" : 0,
        "options" : [
          {
            "text" : "小米",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 5
          },
          {
            "text" : "小蜜",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1
          }
        ]
      }

线上效果

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