发布于: Jul 27, 2020
Amazon Elasticsearch Service 现在支持开源排序学习插件，让您可以使用机器学习技术来提高基本相关性查询返回的最佳结果的排名。借助排序学习 (LTR) 支持，您可以调整搜索相关性，并对信息检索、个性化、情绪分析和推荐系统中的 Elasticsearch 查询搜索结果重新排序。
Elasticsearch 默认使用 BM-25（BM 代表最佳匹配）进行搜索，这种算法会根据查询词在每个文档中的出现频率返回最相关的文档。LTR 被应用到这些结果中，根据时间远近、流行程度、个性化和其他行为对这些文档的排名重新打分。LTR 将 Elasticsearch 查询用作模型的特征输入，而模式使用插件中的 XGboost 和 Ranklib 库来生成和训练。这些模型部署在 Elasticsearch 中并在搜索时应用，让基于机器学习的排名可以用于企业搜索。
运行 Elasticsearch 7.7 的所有域均支持 LTR 插件。要了解更多信息，请参阅文档。
Amazon Elasticsearch Service 中对排序学习的支持现已在由光环新网运营的 亚马逊云科技中国（北京）区域和由西云数据运营的 亚马逊云科技中国（宁夏）区域推出。