亿度网络网站建设,阳江58同城招聘网最新招聘,冷门却好听的公司名称,校园在线网站怎么做kNN 算法在 Elasticsearch 中的应用 kNN 算法在 Elasticsearch 中的应用一、知识背景二、Elasticsearch的kNN算法三、Elasticsearch中kNN算法的应用Elasticsearch基于kNN算法的相关插件或模块使用kNN算法进行基于相似度的文本搜索使用kNN算法进行基于相似度的推荐系统构建 kNN … kNN 算法在 Elasticsearch 中的应用 kNN 算法在 Elasticsearch 中的应用一、知识背景二、Elasticsearch的kNN算法三、Elasticsearch中kNN算法的应用Elasticsearch基于kNN算法的相关插件或模块使用kNN算法进行基于相似度的文本搜索使用kNN算法进行基于相似度的推荐系统构建 kNN 算法在 Elasticsearch 中的应用
一、知识背景
kNNk-Nearest Neighbors算法是一种基于距离度量的分类和回归算法。它通过计算查询样本与训练样本之间的距离找到与查询样本最近的k个邻居并基于这些邻居的标签或值进行预测。kNN算法在机器学习、推荐系统、图像处理等领域有着广泛的应用。
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎它提供了强大的全文搜索和分析功能。Elasticsearch使用倒排索引来加速搜索并支持实时数据索引和分布式存储。它被广泛应用于日志分析、电子商务、内容检索等场景。
二、Elasticsearch的kNN算法
在Elasticsearch中kNN算法的实现基于插件的方式。 下面是使用kNN插件进行kNN搜索的Java代码示例
// 导入所需的类
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.DistanceUnit;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.elasticsearch.search.sort.ScriptSortBuilder;
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;// 创建RestHighLevelClient
RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient();// 构建kNN查询
SearchSourceBuilder sourceBuilder new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.functionScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(),ScoreFunctionBuilders.scriptFunction(new Script(ScriptType.INLINE, knn_score_script, knn_score_script, Collections.emptyMap()))
));// 添加排序规则
ScriptSortBuilder sortBuilder SortBuilders.scriptSort(new Script(ScriptType.INLINE, knn_sort_script, knn_sort_script, Collections.emptyMap()),ScriptSortBuilder.ScriptSortType.NUMBER);
sortBuilder.order(SortOrder.ASC);
sourceBuilder.sort(sortBuilder);// 执行查询
SearchRequest searchRequest new SearchRequest(index_name);
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);kNN算法与传统搜索算法的异同如下
kNN算法是一种基于距离度量的算法而传统搜索算法通常基于相关性评分。kNN算法可以用于寻找与查询样本最相似的数据点而传统搜索算法则更注重匹配查询条件。
在Elasticsearch中kNN算法适用于以下场景
高维向量的相似度搜索例如图像、音频、文本等领域。推荐系统根据用户的历史行为寻找与之相似的用户或物品。聚类分析将相似的数据点聚集在一起。
然而Elasticsearch中的kNN算法也有一些限制
高维向量的索引和搜索需要消耗大量的计算资源和存储空间。kNN算法对数据的分布和密度敏感可能导致搜索结果不准确。随着数据量的增加kNN算法的搜索性能可能下降。
三、Elasticsearch中kNN算法的应用
Elasticsearch基于kNN算法的相关插件或模块
在Elasticsearch中可以使用以下插件或模块来实现基于kNN算法的功能 k-NN Similarity插件该插件提供了基于kNN算法的相似度搜索功能。它可以用于寻找与查询文本最相似的文档。使用该插件可以将文档向量化并通过计算向量之间的距离来衡量相似度。 k-NN Recommendation插件该插件提供了基于kNN算法的推荐系统构建功能。它可以根据用户的历史行为寻找与之相似的用户或物品并进行推荐。
使用kNN算法进行基于相似度的文本搜索
以下是使用k-NN Similarity插件进行基于相似度的文本搜索的Java代码示例
// 导入所需的类
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;// 创建RestHighLevelClient
RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient();// 构建k-NN相似度查询
SearchSourceBuilder sourceBuilder new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.knnQuery(text_vector_field, queryVector).knnModel(knn_model).knnSpaceType(l2).knnQuerySize(10));// 执行查询
SearchRequest searchRequest new SearchRequest(index_name);
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);使用kNN算法进行基于相似度的推荐系统构建
以下是使用k-NN Recommendation插件进行基于相似度的推荐系统构建的Java代码示例
// 导入所需的类
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;// 创建RestHighLevelClient
RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient();// 构建k-NN推荐查询
SearchSourceBuilder sourceBuilder new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.knnQuery(user_vector_field, queryVector).knnModel(knn_model).knnSpaceType(cosine).knnQuerySize(10));// 执行查询
SearchRequest searchRequest new SearchRequest(index_name);
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
