ElasticsearchのMore like this内部実装とパフォーマンス問題の解決 - エムスリーテックブログ

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エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3ri... エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。今回はLuceneのMore like this(MLT)機能のコードリーディングでMLTの実装を理解して、エムスリーで問題になっていたMLTパフォーマンス問題を解決したお話をします。 What's MLT MLTの利用ケースとパーフォーマンス問題高速化のポイント1: ドキュメント指定かID指定か高速化のポイント2: Fieldの数とテキスト長高速化のポイント3: max_query_termsの設定結果まとめ We're hiring !!! What's MLT MLTを簡単に説明すると、入力ドキュメントを形態素解析し、て入力ドキュメントを形態素解析して、TF-IDFスコアが高いタームを使って、文書検索をかけるElasticsearch

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