搜索Suggest需要优化问题：

怎么优化Suggest词库，提升Suggest词准确率

怎么提高响应速度

suggest词库获取

冷启动可以从内容中提取热词数据来解决，或者人工设置

挖掘搜索日志：

挖掘近1个月搜索日志，按照每天独立IP进行统计频次，即每个IP用户天搜索同一关键词多次只记一次，用IP过滤也有其局限性，伪IP，动态IP，局域网共享同一公网IP，都会影响到基于IP来判断用户的准确性，你也可以使用sessionId或者userId来判断

统计后搜索词频次之后，抽取搜索频次>100(自定阈值)的词，同时对日志数据进行清洗，过滤去除大于10个字(去除太长的长尾词)，单字和符号内容

定时更新suggest词库中。

搜索日志里面包含大量 误输入词：

需要在suggest词库里面去掉误输入词，对于搜索频次高的词，可以挖掘其对应的正确词，通过同义词进行查询改写。

误输入词同义词挖掘可以通过挖掘搜索session序列，使用word2vec训练来获取误输入词的同义词，通过分词器同义词设置，对误输入词进行查询改写。

搜索Suggest需实现以下几个功能：

匹配：能够通过用户的输入进行前缀匹配；

排序：根据建议词的优先级或者搜索热度进行排序；

纠错：能够对用户的输入进行拼写纠错(suggest建议优先prefix匹配，不宜过多提示，因此只需提供前缀匹配，中文拼音匹配即可)

搜索框

搜索时：如上图所示，可引导用户选择category,提升Suggest准确度

匹配

通过分词器对Suggest进行单字，全拼，拼音首字母进行索引

Elasticsearch 对于的字段mapping settings及分词器设置参考

suggest 字段

"preserve_separators": false, 这个设置为false,将忽略空格之类的分隔符

"preserve_position_increments": true,如果建议词第一个词是停用词,我们使用了过滤停用词的分析器,需要将此设置为false

提升响应速度

关于completion FST编码原理

如：“天上人间” 分析为：“天上人间”、“天上”、“上人”、“人间” 四个词条。 要注意这4个词条还有顺序，也就是position分别为0, 1, 2, 3。FST实际上是前缀编码，这些词被顺序串联在一起进行编码，并记录了每个词条的相对位置，编码后形如:天上人间|天上|上人|人间 0 1 2 3

特别注意，这时候所有的查找都只能从0位置的“天”开始。做completion suggest的时候， 输入的词条经过分析后， 必须有相同的前缀和相对位址。 因为你的搜索用的simple analyzer，当输入"天"的时候， 分析出来的是"天" (0)， 在FST里是从起始位置开始可以匹配到。其他输入“天上” “天上人” 都是从位置0开始的前缀，也都可以匹配。

但是如果你输入“上”， simple analyzer分析出来的是"上" (0)， 去FST里查，第一个就不匹配，所以没结果。

为了帮助理解，针对你的例子，可以试一下如下的搜索:

POST test_suggestion/_search

{

"suggest": {

"term-suggestion": {

"prefix": "天上人间 天上 上",

"completion": {

"field": "keyword_suggestion"

}

}

}

}

你会发现，上面用空格分隔的3个词，也可以match。 原因在于搜索用的simple analyzer是用空格一类的分隔符分词的，分词结果是： 天上人间|天上|上 0 1 2，顺着FST走下去，可以做到前缀匹配。

总结来说，当使用completion suggester的时候， 不是用于完成 类似于 "关键词"这样的模糊匹配场景，而是用于完成关键词前缀匹配的。 对于汉字的处理，无需使用ik/ HanLP一类的分词器，直接使用keyword analyzer，配合去除一些不需要的stop word即可。

举个例子，做火车站站名的自动提示补全，你可能希望用户输入“上海” 或者 “虹桥” 都提示"上海虹桥火车站“ 。 如果想使用completion suggester来做，正确的方法是为"上海虹桥火车站“这个站名准备2个completion词条，分别是:

"上海虹桥火车站"

"虹桥火车站"

这样用户的输入不管是从“上海”开始还是“虹桥”开始，都可以得到"上海虹桥火车站"的提示。

因此想要实现completion suggest 中文拼音混合提示,需要提供三个字段,中文字段,采用standard分词,全拼字段,首字母字段,对汉字都采用standard分词,分词后对单字进行分词,确保FST索引的都是单字对应的拼音,这样应该就可以完成中英文拼音suggest

第一步是先采用汉字前缀匹配的结果,使用全拼匹配也可以返回结果,但是存在同音字时,weight高的同音字会覆盖原来的字,导致suggest不准确

第二部,当汉字匹配数量不够时,启用全拼匹配,可以达到拼音纠错补充效果,索引时只索引全拼拼音

第三步:正常来说首字母拼音一般匹配不到内容,此时可以使用拼音首字母匹配,索引时只索引首字母拼音

第四步：前面匹配的Suggest词不够时，最后也可以采用fuzzy查询进行补全

使用fuzzy模糊查询

fuzzy模糊查询是基于编辑距离算法来匹配文档。编辑距离的计算基于我们提供的查询词条和被搜索文档。

Complete suggest支持fuzzy查询，计算编辑距离对CPU消耗比较大，需要设置以下参数来限制对性能的影响：

prefix_length 不能被 “模糊化” 的初始字符数。 大部分的拼写错误发生在词的结尾，而不是词的开始。 例如通过将 prefix_length 设置为 3 ，你可能够显著降低匹配的词项数量。

2.min_length 开始进行模糊匹配的最小输入长度

3.fuzzy查询只在前缀匹配数不够时启用进行补全

排序

从搜索日志挖掘的Suggest词，可以根据搜索词的搜索频次作为热度来设置weight，Suggest会根据weight来排序。

java API代码参考

LinkedHashSet returnSet = new LinkedHashSet<>();

Client client = elasticsearchTemplate.getClient();

SuggestRequestBuilder suggestRequestBuilder = client.prepareSuggest(elasticsearchTemplate.getPersistentEntityFor(SuggestEntity.class).getIndexName());

//全拼前缀匹配

CompletionSuggestionBuilder fullPinyinSuggest = new CompletionSuggestionBuilder("full_pinyin_suggest")

.field("full_pinyin").text(input).size(10);

//汉字前缀匹配

CompletionSuggestionBuilder suggestText = new CompletionSuggestionBuilder("suggestText")

.field("suggestText").text(input).size(size);

//拼音搜字母前缀匹配

CompletionSuggestionBuilder prefixPinyinSuggest = new CompletionSuggestionBuilder("prefix_pinyin_text")

.field("prefix_pinyin").text(input).size(size);

suggestRequestBuilder = suggestRequestBuilder.addSuggestion(fullPinyinSuggest).addSuggestion(suggestText).addSuggestion(prefixPinyinSuggest);

SuggestResponse suggestResponse = suggestRequestBuilder.execute().actionGet();

Suggest.Suggestion prefixPinyinSuggestion = suggestResponse.getSuggest().getSuggestion("prefix_pinyin_text");

Suggest.Suggestion fullPinyinSuggestion = suggestResponse.getSuggest().getSuggestion("full_pinyin_suggest");

Suggest.Suggestion suggestTextsuggestion = suggestResponse.getSuggest().getSuggestion("suggestText");

List entries = suggestTextsuggestion.getEntries();

//汉字前缀匹配

for (Suggest.Suggestion.Entry entry : entries) {

List options = entry.getOptions();

for (Suggest.Suggestion.Entry.Option option : options) {

returnSet.add(option.getText().toString());

}

}

//全拼suggest补充

if (returnSet.size() < 10) {

List fullPinyinEntries = fullPinyinSuggestion.getEntries();

for (Suggest.Suggestion.Entry entry : fullPinyinEntries) {

List options = entry.getOptions();

for (Suggest.Suggestion.Entry.Option option : options) {

if (returnSet.size() < 10) {

returnSet.add(option.getText().toString());

}

}

}

}

//首字母拼音suggest补充

if (returnSet.size() == 0) {

List prefixPinyinEntries = prefixPinyinSuggestion.getEntries();

for (Suggest.Suggestion.Entry entry : prefixPinyinEntries) {

List options = entry.getOptions();

for (Suggest.Suggestion.Entry.Option option : options) {

returnSet.add(option.getText().toString());

}

}

}

return new ArrayList<>(returnSet);

ES setting mapping配置

{

"settings": {

"analysis": {

"analyzer": {

"prefix_pinyin_analyzer": {

"tokenizer": "standard",

"filter": [

"lowercase",

"prefix_pinyin"

]

},

"full_pinyin_analyzer": {

"tokenizer": "standard",

"filter": [

"lowercase",

"full_pinyin"

]

}

},

"filter": {

"_pattern": {

"type": "pattern_capture",

"preserve_original": 1,

"patterns": [

"([0-9])",

"([a-z])"

]

},

"prefix_pinyin": {

"type": "pinyin",

"keep_first_letter": true,

"keep_full_pinyin": false,

"none_chinese_pinyin_tokenize": false,

"keep_original": false

},

"full_pinyin": {

"type": "pinyin",

"keep_first_letter": false,

"keep_full_pinyin": true,

"keep_original": false,

"keep_none_chinese_in_first_letter": false

}

}

}

},

"mappings": {

"suggest": {

"properties": {

"id": {

"type": "string"

},

"suggestText": {

"type": "completion",

"analyzer": "standard",

"payloads": true,

"preserve_separators": false,

"preserve_position_increments": true,

"max_input_length": 50

},

"prefix_pinyin": {

"type": "completion",

"analyzer": "prefix_pinyin_analyzer",

"search_analyzer": "standard",

"preserve_separators": false,

"payloads": true

},

"full_pinyin": {

"type": "completion",

"analyzer": "full_pinyin_analyzer",

"search_analyzer": "full_pinyin_analyzer",

"preserve_separators": false,

"payloads": true

}

}

}

}

}

DSL查询语句

POST _suggest

{

"text": "cy",

"prefix_pinyin": {

"completion": {

"field": "prefix_pinyin",

"size": 10

}

},

"full_pinyin": {

"completion": {

"field": "full_pinyin",

"size": 10

}

},

"suggestText": {

"completion": {

"field": "suggestText",

"size": 10

}

}

}

suggest性能优化,从之前平均响应时间5.5ms 降低到3.5ms，Suggest词更加准确