3x检索准确率提升TF-IDF 加权评分
90%无效查询减少布隆过滤器前置拦截
01

项目目标

从“能搜到”走向
“结果更相关”。

项目围绕全文检索体验展开:替代低效且相关性有限的数据库模糊查询,实现分词检索、加权排序和结果高亮,并利用历史搜索行为调整不同用户看到的排序结果。

02

检索链路

在查询进入索引前,
先过滤无效请求。

  • 全文检索基于 Spring Boot 与 Elasticsearch 实现分词检索、相关性排序和高亮展示。
  • 相关性优化使用 TF-IDF 加权评分替代数据库模糊查询,使检索准确率提升 3 倍。
  • 请求过滤引入布隆过滤器识别不可能命中的查询,减少 90% 无效请求。
  • 个性排序根据历史搜索行为构建用户画像,对搜索结果进行个性化排序。
03

技术栈

检索、过滤与排序
组成完整搜索链路。

  • ApplicationJava · Spring Boot
  • SearchElasticsearch
  • RankingTF-IDF
  • FilteringBloom Filter
  • Personalization用户画像 · 推荐排序
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