【摘 要】
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近年来,信息时代的互联网发展迅猛,已成为人们获取信息的主要来源。人们从互联网中获取信息的方式分为主动搜索和被动推荐。通常,用户需要的信息与特定垂直领域高度相关,例如电商、视频流、新闻等。这些垂直领域的数据高度结构化,并且与场景密切相关,不适用于通用搜索引擎的排序标准。因此,传统的通用搜索引擎无法满足垂直领域搜索与推荐的要求,发展基于垂直领域的个性化搜索引擎势在必行。论文设计了一种基于Elastic
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近年来,信息时代的互联网发展迅猛,已成为人们获取信息的主要来源。人们从互联网中获取信息的方式分为主动搜索和被动推荐。通常,用户需要的信息与特定垂直领域高度相关,例如电商、视频流、新闻等。这些垂直领域的数据高度结构化,并且与场景密切相关,不适用于通用搜索引擎的排序标准。因此,传统的通用搜索引擎无法满足垂直领域搜索与推荐的要求,发展基于垂直领域的个性化搜索引擎势在必行。论文设计了一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统,能够在电子商务领域提供个性化的搜索与推荐服务。论文面向电子商务领域,以Elasticsearch搜索引擎为基础,研究搜索结果排序相关性技术、个性化推荐技术,设计并实现一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统。主要研究及工作内容如下:（1）使用Elasticsearch作为分布式搜索框架,为商品信息建立索引并对外界提供检索服务。（2）采用个性化策略,综合考虑用户的历史行为、产品的统计特征、“查询-产品”相关度,针对特定的垂直领域,重新塑造搜索引擎的检索相关性,提高了搜索引擎的个性化搜索能力。（3）研究传统的机器学习算法在推荐领域的应用,探索不同算法的混合策略,采用先召回再排序的两阶段混合推荐模型,使用协同过滤算法筛选出候选集,在排序阶段使用线性逻辑回归模型对候选集进行排序,避免了使用单一模型的不足。（4）最后,对系统分别进行功能性和非功能性测试,实验结果表明本系统能满足个性化搜索的需求,同时可以为用户完成个性化的推荐。
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