求解,x-pack-transport.jar为什么找不到?

Elasticsearchmedcl 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 242 次浏览 • 2017-05-19 19:31 • 来自相关话题

Elasticsearch主副分片异步同步设置

Elasticsearchkennywu76 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 117 次浏览 • 2017-05-19 11:58 • 来自相关话题

招聘 Elastic search 培训师/项目经理 20k +

求职招聘oniza 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2017-05-19 11:52 • 来自相关话题

Elastic search 服务供应商需要招聘培训师/项目经理

薪酬: 月工资20k +
工作地点:北京/上海/深圳                     愿意出差,因工作情况会全国飞

任职要求:

1、计算机相关专业,本科以上学历,具有3年以上搜索引擎及相关开发经验;

2、较强的java编程基础,熟悉Git代码管理,有多分支并行开发经验;

3、熟练使用开源搜索工具Logstash,ElasticSearch,熟悉其原理和源代码,能熟练的修改开源工具以适合业务场景的需求;

4、熟悉Lucene以及Kibana,有实际的产品使用经历;

5、具有良好的沟通能力和责任心。
  查看全部
Elastic search 服务供应商需要招聘培训师/项目经理

薪酬: 月工资20k +
工作地点:北京/上海/深圳                     愿意出差,因工作情况会全国飞

任职要求:

1、计算机相关专业,本科以上学历,具有3年以上搜索引擎及相关开发经验;

2、较强的java编程基础,熟悉Git代码管理,有多分支并行开发经验;

3、熟练使用开源搜索工具Logstash,ElasticSearch,熟悉其原理和源代码,能熟练的修改开源工具以适合业务场景的需求;

4、熟悉Lucene以及Kibana,有实际的产品使用经历;

5、具有良好的沟通能力和责任心。
 

elasticsearch 倒排索引

Elasticsearchkennywu76 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 158 次浏览 • 2017-05-19 09:31 • 来自相关话题

filebeat后台启动问题

Beatsmyto2006 回复了问题 • 3 人关注 • 3 个回复 • 87 次浏览 • 2017-05-19 09:14 • 来自相关话题

es5.2.2离线安装x-pack报错ERROR: `elasticsearch` directory is missing in the plugin zip

Elasticsearchbruceyoo 回复了问题 • 4 人关注 • 4 个回复 • 142 次浏览 • 2017-05-18 17:36 • 来自相关话题

找寻TF_IDF和BM25的评分计算优化排序

Elasticsearchjiakechong1642 发表了文章 • 1 个评论 • 160 次浏览 • 2017-05-18 15:44 • 来自相关话题

1.下面简述下如何根据explain解释TFIDF和BM25的评分计算
2.首先是TFIDF
使用ik_smart分词器,ES为2.3.3
文档是:分词结果是
"伟业我爱我家"     分词结果:【伟业,我,爱我,家】
"我爱我家"     【我,爱我,家】
这两个。
multi_match  匹配,query=我爱我家
排名如下
-----------------------------------------------------------
"伟业我爱我家"    "_score": 6.8563557,
详细参数 
"我":tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504,
“爱我”: tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504
“家”: tf=1,idf=6.278329,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504
----------------------------------------------------------
"我爱我家"          "_score": 6.7839246,
"我":tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365,
“爱我”: tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365
“家”: tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365
---------------------------------------------------------
其中queryNorm是由每个term词项的idf综合计算而来,所以在每个文档中,他都是一样的。
然后仔细比较得分,觉得每个得分都可以被推算出来
但是排序结果不符合期望:
queryNorm 官方文档也说了基本没有什么用
tf=1没什么可说
idf有些问题,比如"爱我"在这两个文档中是不同的(这是因为这两个文档在不同的分片中引起的)
那这么说来,TFIDF的得分就仅仅受tf,idf,fieldNorm控制,
而idf因为分片不均匀可能会出现一点差异,fieldNorm又犹由于精度让长度为3或者4 的文档值都为0.5
。综上:tfidf在这种量不多(200万)的短文本检索下,效果很差。
这种情况下,我该怎么优化这个排序呢(让“我爱我家”,排在"伟业我爱我家"前面呢?)
 
 
 
------------------BM25的详情稍后补上-------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  查看全部
1.下面简述下如何根据explain解释TFIDF和BM25的评分计算
2.首先是TFIDF
使用ik_smart分词器,ES为2.3.3
文档是:分词结果是
"伟业我爱我家"     分词结果:【伟业,我,爱我,家】
"我爱我家"     【我,爱我,家】
这两个。
multi_match  匹配,query=我爱我家
排名如下
-----------------------------------------------------------
"伟业我爱我家"    "_score": 6.8563557,
详细参数 
"我":tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504,
“爱我”: tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504
“家”: tf=1,idf=6.278329,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07292504
----------------------------------------------------------
"我爱我家"          "_score": 6.7839246,
"我":tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365,
“爱我”: tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365
“家”: tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5,queryNorm=0.07370365
---------------------------------------------------------
其中queryNorm是由每个term词项的idf综合计算而来,所以在每个文档中,他都是一样的。
然后仔细比较得分,觉得每个得分都可以被推算出来
但是排序结果不符合期望:
queryNorm 官方文档也说了基本没有什么用
tf=1没什么可说
idf有些问题,比如"爱我"在这两个文档中是不同的(这是因为这两个文档在不同的分片中引起的)
那这么说来,TFIDF的得分就仅仅受tf,idf,fieldNorm控制,
而idf因为分片不均匀可能会出现一点差异,fieldNorm又犹由于精度让长度为3或者4 的文档值都为0.5
。综上:tfidf在这种量不多(200万)的短文本检索下,效果很差。

这种情况下,我该怎么优化这个排序呢(让“我爱我家”,排在"伟业我爱我家"前面呢?)
 
 
 
------------------BM25的详情稍后补上-------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

logstash收集系统日志,日志收集内容与显示文件名不一致

回复

Logstash匿名用户 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 75 次浏览 • 2017-05-18 14:49 • 来自相关话题

为什么filter对suggest起不到过滤的作用?

回复

Elasticsearch匿名用户 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 67 次浏览 • 2017-05-18 14:43 • 来自相关话题

elasticsearch5.4 Field Collapsing去重

回复

Elasticsearchyouryida 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 84 次浏览 • 2017-05-18 10:02 • 来自相关话题