Anpassen von Ranking-Modellen in Solr zur Verbesserung der Relevanz für die Unternehmenssuche
In diesem Vortrag geht es um die Motivation für die Erstellung eines L2-Rankers und die Verwendung der Solr Search Component für die Ausführung verschiedener Arten von Ranking-Modellen bei Salesforce.
Während wir den Countdown für die jährliche Lucene/Solr Revolution Konferenz in Las Vegas im nächsten Monat herunterzählen, heben wir Vorträge und Sitzungen von vergangenen Konferenzen hervor. Heute stellen wir Ihnen den Vortrag von Ammar Haris & Joe Zeimen von Salesforce vor: „Customizing Ranking Models in Solr to Improve Relevance for Enterprise Search“.
Solr bietet eine Reihe von integrierten Funktionen, die eine Vielzahl von Parametern zur Optimierung der Relevanz bieten. Index- und/oder Abfragezeitverlängerungen zusammen mit Funktionsabfragen bieten eine großartige Möglichkeit, verschiedene relevanzbezogene Parameter zu optimieren, um das Ranking der Suchergebnisse zu verbessern. Im Unternehmensbereich besteht jedoch angesichts der Vielfalt der Kunden und Dokumente ein viel größerer Bedarf an mehr Kontrolle über die Ranking-Modelle und an der Möglichkeit, mehrere benutzerdefinierte Ranking-Modelle auszuführen.
In diesem Vortrag geht es um die Motivation für die Erstellung eines L2-Rankers und die Verwendung der Solr Search Component für die Ausführung verschiedener Arten von Ranking-Modellen bei Salesforce.
Mitmachen auf der Lucene/Solr Revolution 2017, der größten Open-Source-Konferenz zum Thema Apache Lucene/Solr vom 12. bis 15. September 2017 in Las Vegas, Nevada. Treffen Sie sich mit den Vordenkern, die die Open-Source-Suchtechnologie Lucene/Solr entwickeln und einsetzen, und vernetzen Sie sich mit ihnen. Alle Details und Anmeldung…