1. 存储商品数据的数据类型

为了支持推荐搜索，商品数据通常需要包含以下字段：

商品索引结构

PUT /products
{"mappings": {"properties": {"product_id": {"type": "keyword"  // 商品 ID},"title": {"type": "text",    // 商品标题"analyzer": "standard"},"description": {"type": "text"     // 商品描述},"category": {"type": "keyword"  // 商品类别},"price": {"type": "float"    // 商品价格},"vector_field": {"type": "dense_vector",  // 商品的向量表示"dims": 128       // 向量维度（根据模型决定）}}}
}

字段说明：

product_id：唯一标识商品。
title 和 description：用于文本搜索。
category：用于过滤或分类推荐。
price：用于价格范围筛选。
vector_field：商品的向量表示，通常通过预训练模型生成（如 Sentence-BERT），用于相似性搜索。

2. 用户画像的定义

用户画像可以包括用户的兴趣、行为、偏好等信息。例如：

用户的兴趣标签（如 "电子产品"、"运动"）。
用户的历史行为（如购买过、收藏、分享或点击过的商品 ID）。
用户的嵌入向量（如果使用深度学习模型生成用户画像）。

假设用户画像如下：

{"user_id": "user_123","interests": ["electronics", "gaming"],"history_product_ids": ["prod_001", "prod_002"],"user_vector": [0.1, 0.2, ..., 0.9]  // 用户的向量表示
}

3. DSL 查询示例

场景 1：基于用户历史行为推荐

如果用户有历史购买记录或浏览记录，可以根据这些记录推荐相似的商品。

POST /products/_search
{"size": 5,"query": {"bool": {"should": [{"terms": {"product_id": ["prod_001", "prod_002"]  // 用户历史商品 ID}},{"match": {"category": "electronics"  // 用户兴趣类别}}]}}
}

场景 2：基于用户画像向量推荐

如果用户有嵌入向量（user_vector），可以通过 knn 搜索找到与用户向量最相似的商品。

POST /products/_search
{"knn": {"field": "vector_field","query_vector": [0.1, 0.2, ..., 0.9],"k": 10,  // 返回最相似的 5 个商品"num_candidates": 100  // 候选 100 个商品},"fields": [ "title", "description", "price" ]
}

场景 3：结合用户画像和文本搜索

如果用户输入了关键词（如 "keyword"），可以结合文本搜索和用户画像进行推荐。

POST /products/_search
{"knn": {"field": "vector_field","query_vector": [0.1, 0.2, ..., 0.9],"k": 5,"num_candidates": 50,"filter": {"match": {"title": "keyword"}}},"fields": ["title","description","price"],"_source": false
}

4. 如何生成商品向量和用户向量

商品向量

使用预训练的语言模型（如 Sentence-BERT）对商品的标题和描述生成向量。例如：

from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 商品标题和描述
product_title = "Wireless Gaming Mouse"
product_description = "High precision wireless gaming mouse with RGB lighting."# 将标题和描述拼接后生成向量
text = f"{product_title} {product_description}"
product_vector = model.encode(text)print("Product Vector:", product_vector)

用户向量

同样，可以将用户的历史行为（如购买的商品名称、兴趣标签）拼接成一段文本，并生成向量。例如：

# 用户兴趣标签和历史行为
user_interests = "electronics gaming"
user_history = "Gaming Laptop Wireless Mouse"# 拼接后生成向量
user_text = f"{user_interests} {user_history}"
user_vector = model.encode(user_text)print("User Vector:", user_vector)

生成向量参考：

使用Ollama通过预训练模型获取句子向量（rest api方式）-CSDN博客

Windows Anaconda使用Sentence-BERT获取句子向量-CSDN博客

5. 优化推荐效果

多因素加权：
- 结合用户的兴趣标签、历史行为和嵌入向量进行加权推荐。
- 例如，在布尔查询中为不同条件设置不同的权重。
个性化排序：
- 使用 _score 对结果进行排序，优先返回与用户画像最匹配的商品。
冷启动问题：
- 如果新用户没有足够的历史数据，可以基于热门商品或类别进行推荐。
性能优化：
- 对大规模数据集，使用分片和副本优化索引性能。
- 调整 ef_search 和 ef_construction 参数以平衡搜索精度和速度。