メルカリの検索基盤の変遷について | メルカリエンジニアリング
※この記事は、"Blog Series of Introduction of Developer Productivity Engineering at Mercariの一環で書かれています。 はじめに こんにちは、メルカリ、サーチインフラチームのshinpeiです。今回はメルカリの検索基盤の裏側について、そのアーキテクチャ変遷について書こうと思います。2018~2021年の4年間で、大きく3回、変化をしました。設計の段階では希望と期待にあふれているアーキテクチャでも、問題は後からやってきます。設計には良し悪しがあり、変化することで知見を得ながら、改善を続けています。え、これだと危ないのでは？、、あぁ、やはりそうなるのね。などと、ご笑覧いただければ幸いです。 前回までのお話 メルカリの検索は、創業時から、Solrをベースにしたシステムで組まれてました。その変遷はこちらのスライドにまとめてあ
Elasticsearch Learning to Rankプラグインの使い方とポイント - ZOZO TECH BLOG
検索基盤部の内田です。私たちは、約1年前よりヤフー株式会社と協力し、検索機能の改善に取り組んでいます。現在、ZOZOTOWNのおすすめ順検索に用いている、ランキング学習を利用した検索機能も、その取り組みの一部です。 本記事では、Elasticsearch上で、ランキング学習により構築した機械学習モデルを用いた検索を行うためのプラグイン「Elasticsearch Learning to Rank」の簡単な使い方を紹介します。また、このプラグインをZOZOTOWNに導入し、実際に運用して得られた知見をご紹介します。ランキング学習の話題性が世の中で増していますが、検索エンジンを絡めた情報はまだ世の中に少ない印象があります。そのため、本記事が皆さんの参考になれば幸いです。 ランキング学習のイメージ ランキング学習（Learning to Rank, LTR）とは、機械学習の枠組みのひとつであり、
Nrtsearch: Yelp’s Fast, Scalable and Cost Effective Search Engine
Nrtsearch: Yelp’s Fast, Scalable and Cost Effective Search Engine Sarthak Nandi, Software Engineer and Umesh Dangat, Group Tech Lead Sep 21, 2021 Search and ranking are part of many important features of Yelp - from looking for a plumber to showing relevant photos of the dish you search for. These varied use-cases led to the creation of Yelp’s Elasticsearch-based ranking platform, allowing real-ti
検索基盤を安全にElasticsearchに置き換えるためにやったこと
Feature Toggleとダークローンチで安全にElasticsearchクラスタをリリースした話。
「ホットペッパービューティー」美容クリニックでのElasticsearchのユーザー辞書登録による検索改善
クリニック検索では、Ngramと形態素解析を併用することにより検索結果のヒット数を担保しつつ検索ノイズの増加による悪影響をスコアソートにより軽微なものに抑えています。 施術メニューピックアップのための全文検索では、検索ノイズが少ない形態素解析のみを利用しています。 美容クリニックでの検索における問題 形態素解析では、辞書に含まれている単語の集合に基づいて形態素が認識されます。 Sudachiの辞書において美容医療の専門用語が網羅されておらず、問題が発生します。 形態素解析で専門用語がカバーされていない問題 上記の表の通り、形態素解析では検索漏れが多いです。 例えば、「ダーマペン」は美容医療では人気な単語ですが、Sudachiに搭載されているデフォルトの辞書ではカバーされていないので、形態素として抽出されません。 形態素解析で期待通り認識・分割されない問題 「二重」が「フタエ」でなく「ニジュ
Amazon Elasticsearch Serviceへの移行にかかる調査とLocustを用いた負荷試験 | Recruit Tech Blog
リクルートの大杉です。 本ブログは、2021年2月から3月に弊組織（検索ソリューショングループ）で一緒に働いてもらったアルバイトの塚越駿さんが、今回のアルバイト期間中に実施したことをまとめたものです。 彼には、我々が社内向けに量産している「情報検索API」の内部改善の一環で、Amazon Elasticsearch Service を実サービスで展開するための性能検証を行っていただき、そこで得られた知見を広く共有すべく技術ブログを書いてもらいました。 —ここから塚越さんの記事です— こんにちは、RECRUIT Job for Student 2021に参加していた塚越駿と申します。 本記事では期間中に取り組んだ、既存システムのAmazon Elasticsearch Serviceへの移行に向けた調査と、本番環境投入のための負荷試験についてご紹介します。 はじめに 改めまして、こんにちは。
Elasticsearchで関連キーワード機能がどれだけ低コストで実装できるかの旅路 - エムスリーテックブログ
クエリに対する関連キーワード機能 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近の仕事で医師に質問ができるサービスで「Elasticsearchを使ってなるべく低コストで関連キーワード機能を実装する」という案件に携わっていました。本記事では関連キーワード機能を低コストで実装するための技術調査の結果と、実際に採用した方法をご紹介します。 今回紹介する方法は機械学習などは使わず、なるべく低コストである程度の品質を目指すものです。この記事を読むことで検索アプリケーションにサクッと関連キーワード機能を実装できるようになるでしょう。 Overview 検索における関連キーワード機能とは 実装の前提条件 実装パターンの紹介 (1) ログで出現した単語を数えあげる (2) ログに対
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
検索エンジンの数値インデックスを支える Bkd-Tree - 好奇心に殺される。
Computer Science / Algorithm 検索エンジンの数値インデックスを支える Bkd-Tree Elasticsearchの数値データインデックスに使われるBkd-Treeというアルゴリズムを論文を読みながらまとめました。 Overview こんにちは pon です。Elasticsearch & Lucene 輪読会を弊社で毎週開催しているのですが、そこでBkd-Treeというアルゴリズムに行き着きました。そこでBkd-Treeの論文を読んでみたので、まとめたものを共有しようと思います。 論文はこちら Bkd-Tree: A Dynamic Scalable kd-Tree LuceneでのBkd-Tree Bkd-TreeはLucene6から導入されたようで下記のようにスペース効率、パフォーマンスが大幅に改善されたようです。 以下こちらのElasticsearch公
読んで理解する全文検索 (IndexWriter, DWPT, IndexingChain 導入編) - 好奇心に殺される。
Lucene / Java 読んで理解する全文検索 (IndexWriter, DWPT, IndexingChain 導入編) Lucene IndexWriter の内部を冒険します。 Overview こんにちは pon です。 全文検索エンジンは男の夢です。故に全文検索ライブラリであるLuceneの内部を理解するためにIndexWriterの実装をコードで追います。IndexWriterを追うことで内部のインデックスのデータ構造などを学べるはずです。まずは第一弾として 「DWPT, IndexingChain 導入編」 を書きました。 Luceneに触れるのが初めての人は私の過去ブログがおすすめです。 Elasticsearchを理解するためにLuceneを使った検索エンジン構築に入門してみた IndexWriter IndexWriterは前回のブログで説明したように下記のアーキ
Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する
サジェストは、優れた検索エクスペリエンスにおける重要な要素です。一方で、この機能は一部の言語では実装が難しい場合があり、日本語もそのような言語の1つです。このブログでは、日本語のサジェスト機能を実装する際の課題と、Elasticsearchを使用してこれらの課題を克服する方法をご紹介します。 日本語のサジェストの特徴次の図にはGoogleの日本語サジェスト候補を表示しています。この例では、キーワードは「日本」です。 日本語のサジェスト機能の実装が英語よりも困難であることには、いくつかの要因があります。 単語の区切りがわかりにくいサジェストの機能を実装するには、単語を分割するためのアナライザーが必要です。英語を含む大半のヨーロッパ言語では、単語がホワイトスペースで区切られるため、容易に文章を単語に分割できます。しかし、日本語では個々の単語をホワイトスペースで分割することはありません。そのため
ElasticSearch Serverを読んだ - ✘╹◡╹✘
高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者: Ｒａｆａｌ Ｋｕｃ （ｌにストローク符号、ｃにアクサン・テギュ付く）,Ｍａｒｅｋ Ｒｏｇｏｚｉｎｓｋｉ （ｎにアクサン・テギュ付く）出版社/メーカー: KADOKAWA / アスキー・メディアワークス発売日: 2014/03/25メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server という本を読んだ。読んだ理由は、タイミングが良かったから。効率的に学ぶのに丁度いい時機というものがあると思う。何かを学ぶのには動機と情報源が必要。動機が無ければ勉学は長続きしないし、無理矢理覚えようとしても楽しくない。Elasticsearchに対しては何か面白そうという気持ちを最近少しだけ感じていて、こういう気持ちが湧くのは貴重なことだから大
Kuromojiで日本語全文検索 – AWSで始めるElasticSearch(1) | DevelopersIO
はじめに 初めまして、ブロガーとして出張してきました@smokeymonkeyです。 今回、AWS上にElasticSearchを導入し、試行錯誤した結果をまとめてみました。シリーズものとして何度か続けていきたいと思いますので、どうぞ宜しくお願い致します。 ElasticSearchとは Apache v2ライセンスで公開されているオープンソースソフトウェアであり、全文検索エンジンであるLuceneを使用した、全文検索システムです。特徴として RESTfulなAPIが使える InputもOutputもJSON スキーマフリーなので面倒な定義無しにデータを登録可能 等があります。 Kuromojiとは Kuromojiはatilika社製のJavaで書かれた日本語形態素解析ソフトウェアで、Apache v2ライセンスで公開されているオープンソースソフトウェアです。形態素解析としてはChaSe
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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