2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results
2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
Sudachi同義語辞書をElasticsearchで使う（暫定方法）
TL;DR Sudachi同義語辞書を「Solr Synonyms形式」に変換して使う あくまで暫定的な使い方: 本来は形態素解析結果を元に厳密に展開されるべき ちゃんとしたフィルタープラグインは、徳島のSudachi公式がもうすぐ公開してくれるはず Sudachi同義語辞書とは ワークス徳島NLPが開発する、専門家の手による大規模で高品質な辞書 Apache2.0ライセンス、商用利用可 詳細は公式ドキュメントを参照のこと 同義語が単に羅列されているわけではなく、詳細化した同義関係が付与されています。 そして、この言語資源は定期的に専門家によりメンテナンス、更新されています。例えば、以下のような語も2020年7月のアップデートなどで追加されています; ... 023538,1,0,1,0,0,0,(医療),新型コロナウイルス感染症,, 023538,1,0,1,2,0,0,(医療),COV
全文検索システムの比較 - Elasticsearch vs Solr vs Amazon CloudSearch
全文検索システムの比較 - Elasticsearch vs Solr vs Amazon CloudSearch February 10, 2014 at 01:05 AM | categories: solr, aws, elasticsearch, web | 候補の選定方法 候補を選定するにあたって、以下の特徴をもっていることを前提とした。 LuceneやGroongaを使えば何でもできるが、ここでは対象としない。 ウェブベースのインターフェースを持つ インデックスの更新はほぼリアルタイムに反映される スケールアウトが容易 Solr https://lucene.apache.org/solr/ Luceneをバックエンドにした全文検索システム。バージョン4になってから大幅に機能が増強された。 長所 実績が十分ある 機能豊富 短所 クラスタを構築して運用するには手間がかかりそう S
「関連する○○」機能を手軽に実現できる。そう、Elasticsearch ならね。 - クックパッド開発者ブログ
セコン (id:secondlife, @hotchpotch) です。ウェブサービスにはよく「このエントリーに関連するブログ記事」や「このレシピに関連するレシピ」という機能が実現されてますよね。さて、この機能はどのように実現すれば良いでしょうか。例えば tf-idf で単語の類似度を求め…といった実装が必要になり、いささか面倒です。 しかしながら Elasticsearch や Solr *1を使うと手軽に実現できます。例えば、クックパッドニュースの記事では Solr を使い「この記事を読んだ人におすすめ」の機能に、最近クックパッドにジョインしたインドネシアの会社の DapurMasak では Elasticsearch を使い「Resep serupa(関連レシピ)」の機能で利用しています。 クックパッドニュースでのこの記事を読んだ人におすすめ DapurMasak での関連レシピ 使
SolrとElasticsearchを比べてみよう
SolrとElasticsearchに関して独自の観点で比較してまとめています。 （実際に比較検討が必要な場合は、ご自身で実施されるのが良いと思います）Read less
ElasticSearchの運用とか (1) - なんかかきたい
最近のお仕事的なことですが、ElasticSearchの構築・運用を任されるようになりました。 まかされるというか、実際にはいい感じに全文検索ができる仕組みを作って欲しいといういつもの依頼だったんだけども、全く運用の経験の無いプロダクトだったので色々わからないことだらけ。 最近はKibanaと組み合わせて言い感じのグラフを作るのがWeb屋さんの間で流行っているイメージですが、Kibanaを除いたElasticSearchの細かなところに踏み込んだ情報はあまりない感じで（多分感心があまりないのかも）、結局マニュアルを色々読んでわからないところを補完していった感じです。 同じようにElasticSearchを使って検索機能を作っていきたいような人の参考になればいいなー程度にまとめて行こうと思います。そのうち自分でも見直すことになるだろうし。 一応手元にmarkdownでまとめたものもあるんだけ
elasticsearchを全文検索サーバとして活用するなら読んでおきたい、6つのブログ記事をピックアップ（追記あり） - Y-Ken Studio
LuceneベースのNoSQL全文検索サーバ、elasticsearchはログ解析の収集先として取り上げられることが多いですが、優れたNoSQL全文検索サーバでもあります。 日本でも2013年末頃から続々とブログ記事や利用事例が増えている注目の技術でもあります。 今回は、その中で全文検索サーバとしての切り口で分かりやすく解説された6つの記事を紹介します。 （追記）Hello! Elasticsearch. — Medium ナレッジワークス株式会社のKunihiko Kidoさんによるとても分かりやすい記事です。 https://medium.com/hello-elasticsearch 2014年4月に入ってから怒濤の勢いでこれらのステキな記事が追加されています。 Elasticsearch Features — 主にシステムを中心とした特徴まとめ Elasticsearch Quic
Elasticsearchチュートリアル - 不可視点
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要？」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
MySQLテーブルへの更新/削除イベントを逐次取得するFluentdプラグイン「fluent-plugin-mysql-replicator」をリリースしました - Y-Ken Studio
任意のSQLクエリで取得した結果の差分から、insert/update/deleteイベントを検知するプラグインをリリースしました。イベント検知だけでなく、レコードの内容と共にElasticsearch/Solrへ同期を行う、Outputプラグインも同封しています。 これはあえてバイナリログ(MySQLBinlogAPI)は使わずに、SQLクエリの実行結果の差分を見てinsert/update/deleteイベントを検知します。 そのため、純粋なテーブル同期だけでなく、任意のJOINやVIEWテーブルを元とした差分同期処理が実現できるのが特徴です。 y-ken/fluent-plugin-mysql-replicator https://github.com/y-ken/fluent-plugin-mysql-replicator http://rubygems.org/gems/flue
第1回ElasticSearch勉強会を開催しました！ #elasticsearchjp
ElasticSearch勉強会 第1回を主催しました。 昨年のpyfesでなんちゃって資料で喋って、1年たちました。 ElasticSearchの書籍（英語）も出てきて、今年はElasticSearchが面白くなりそうだし、使ってる人たちから話も聞きたいなぁということで、主催しました。 思った以上に興味のある方がいらっしゃったようで、100人応募のところ、チケットがすぐ完売してしまうほど。。。 しかも、当日もほぼ満員ということで、大変な盛況ぶりでした。 スピーカーの皆様、参加された皆様、会場を提供していただいたリクルートテクノロジーズさん、ありがとうございました！（たぶん、90人くらいいらっしゃってたかと。） こんなステキな案内板も用意してもらいました。スタッフのみなさんありがとうございます！ トゥギャっても頂きました。まとめていただいてありがとうございます！ 自分の発表や個々の発表に関
Solr vs Elasticsearch: Performance Differences & More - Sematext
“Solr or Elasticsearch?”…well, at least that is the common question we hear from Sematext’s consulting services clients and prospects. Which one is better, Solr or Elasticsearch? Which one is faster? Which one scales better? Which one is easier to manage? Which one should we use? Is there any advantage to migrating from Solr to Elasticsearch? – and the list goes on. These are all great questions,
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