Solr Relevanzoptimierung vereinfacht
Relevanz ist ein entscheidender Aspekt einer erfolgreichen Implementierung einer Suchlösung, und die richtige Abstimmung ist entscheidend für den Erfolg von Suchprojekten. Während der Lucene/Solr Revolution-Sitzung „Solr Relevance Tuning Simplified“, hat Daniel Ling, Senior Architect bei Findwise, einige Best Practices für die Arbeit mit Relevanz vorstellen. Dazu gehören drei Anwendungsbeispiele für die Auswirkung von angepasster Relevanz anhand von Szenarien aus der Medienbranche und einem Nachrichtendienst sowie ein Fall von personalisierter Relevanz auf der Grundlage von Rollen.
Darüber hinaus wird während der Sitzung ein Solr-Modul zur Relevanzanpassung als Open Source (auf GitHub) zur Verfügung gestellt und demonstriert. Das Modul enthält Funktionen zur Anpassung der Relevanzparameter in einer ansprechenden Benutzeroberfläche mit Schiebereglern und Parametern, die alle ein sofortiges Feedback und Auswirkungen auf die angezeigten und neu eingestuften Suchergebnisse in der Benutzeroberfläche haben.
Diese Sitzung für Fortgeschrittene findet am Mittwoch, den 6. November von 2:00-2:45 Uhr statt. Klicken Sie hier für weitere Details.
Über den Redner:
Daniel Ling stammt aus Stockholm, Schweden, und hat mehr als 30 Suchprojekte in vielen verschiedenen Branchen und Ländern implementiert. Er arbeitet seit 2006 mit der Unternehmenssuche, zunächst mit FAST und in letzter Zeit verstärkt mit Solr und ElasticSearch. Derzeit ist er Senior Architect bei Findwise.
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