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电商导购平台的搜索引擎优化：基于Elasticsearch的商品精准推荐系统

news 2025/9/13 9:33:56

电商导购平台的搜索引擎优化：基于Elasticsearch的商品精准推荐系统

大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

在电商导购平台中，用户能否快速找到目标商品，直接决定了转化效率。而 Elasticsearch 作为分布式全文检索引擎，凭借高吞吐量、灵活的分词能力和精准的评分机制，成为构建商品搜索与推荐系统的核心技术。下面从环境搭建、索引设计、搜索优化到个性化推荐，结合 Java 代码实现完整技术方案。

省赚客导购app

一、Elasticsearch 客户端集成（Spring Boot 环境）

首先需在项目中引入 Elasticsearch 依赖，并配置 RestHighLevelClient 客户端，实现与 ES 集群的连接：

<!-- pom.xml 依赖配置 -->
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.17.0</version>
</dependency>

package cn.juwatech.elasticsearch.config;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import java.util.Collections;@Configuration
public class EsClientConfig {@Beanpublic RestHighLevelClient esRestClient() {// 配置 ES 集群节点，支持多节点容错RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("10.0.0.10", 9200, "http"),new HttpHost("10.0.0.11", 9200, "http"));// 配置连接池与超时参数builder.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultHeaders(Collections.singletonList(new BasicHeader("Content-Type", "application/json"))).setConnectTimeout(3000).setSocketTimeout(5000));return new RestHighLevelClient(builder);}
}

二、商品索引结构设计（适配导购场景）

电商导购场景需支持“关键词检索、分类过滤、价格排序、销量权重”，因此索引需合理定义字段类型与分词策略，代码如下：

package cn.juwatech.elasticsearch.service;import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.io.IOException;@Service
public class EsIndexService {@Autowiredprivate RestHighLevelClient esClient;// 创建商品索引（product_index）public void createProductIndex() throws IOException {CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("product_index");// 构建索引映射（Mapping）XContentBuilder mapping = XContentFactory.jsonBuilder().startObject().startObject("properties")// 商品ID（精确匹配，用于唯一标识）.startObject("productId").field("type", "keyword").endObject()// 商品名称（IK分词，支持模糊检索）.startObject("productName").field("type", "text").field("analyzer", "ik_max_word") // 索引时分词更细.field("search_analyzer", "ik_smart") // 搜索时分词更粗.startObject("fields").field("keyword", "keyword") // 支持按名称排序.endObject().endObject()// 商品分类ID（整数类型，用于过滤）.startObject("categoryId").field("type", "integer").endObject()// 商品价格（浮点型，支持范围查询与排序）.startObject("price").field("type", "double").endObject()// 商品销量（整数型，用于权重排序）.startObject("salesCount").field("type", "integer").endObject()// 商品标签（数组类型，支持多标签过滤）.startObject("tags").field("type", "keyword").endObject().endObject().endObject();// 设置索引分片与副本（3主1副，适配中等数据量）request.settings(Settings.builder().put("index.number_of_shards", 3).put("index.number_of_replicas", 1));request.mapping(mapping);CreateIndexResponse response = esClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("索引创建状态：" + response.isAcknowledged());}
}

三、核心搜索逻辑实现（关键词+过滤+排序）

结合导购平台用户需求，实现“关键词检索+多条件过滤+权重排序”的搜索功能，代码如下：

package cn.juwatech.elasticsearch.service;import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.io.IOException;@Service
public class EsSearchService {@Autowiredprivate RestHighLevelClient esClient;/*** 商品搜索方法* @param keyword 搜索关键词* @param categoryId 分类ID（可选）* @param minPrice 最低价格（可选）* @param maxPrice 最高价格（可选）* @param tags 标签列表（可选）* @param page 页码（从1开始）* @param size 每页条数*/public SearchResponse searchProducts(String keyword, Integer categoryId,Double minPrice, Double maxPrice,String[] tags, Integer page, Integer size) throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("product_index");SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 1. 关键词匹配（商品名称，提升匹配权重）if (keyword != null && !keyword.trim().isEmpty()) {boolQuery.should(QueryBuilders.matchQuery("productName", keyword).boost(2.0f)).should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("productName", keyword).slop(1).boost(3.0f));}// 2. 分类过滤（精确匹配）if (categoryId != null) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("categoryId", categoryId));}// 3. 价格范围过滤if (minPrice != null || maxPrice != null) {BoolQueryBuilder priceQuery = QueryBuilders.boolQuery();if (minPrice != null) {priceQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(minPrice));}if (maxPrice != null) {priceQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(maxPrice));}boolQuery.filter(priceQuery);}// 4. 标签过滤（多标签匹配）if (tags != null && tags.length > 0) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termsQuery("tags", tags));}// 5. 排序规则：销量降序 > 价格升序（满足用户“高销量+性价比”需求）sourceBuilder.sort("salesCount", SortOrder.DESC);sourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC);// 6. 分页配置（避免深分页性能问题）sourceBuilder.from((page - 1) * size);sourceBuilder.size(size);sourceBuilder.query(boolQuery);request.source(sourceBuilder);return esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);}
}

四、个性化推荐：基于用户行为的权重调整

通过用户历史浏览、收藏、购买记录，动态调整搜索结果权重，提升推荐精准度，代码如下：

package cn.juwatech.elasticsearch.service;import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Service
public class PersonalRecommendService {@Autowiredprivate UserBehaviorService userBehaviorService; // 用户行为服务（自定义）/*** 为搜索结果添加个性化权重* @param sourceBuilder 搜索构建器* @param userId 用户ID*/public void addPersonalWeight(SearchSourceBuilder sourceBuilder, Long userId) {// 1. 获取用户历史行为数据List<Integer> collectedCategoryIds = userBehaviorService.getUserCollectedCategories(userId); // 收藏分类List<String> historyKeywords = userBehaviorService.getUserHistoryKeywords(userId); // 历史搜索词BoolQueryBuilder boolQuery = (BoolQueryBuilder) sourceBuilder.query();// 2. 对用户收藏分类的商品提升权重（×1.5）if (collectedCategoryIds != null && !collectedCategoryIds.isEmpty()) {for (Integer categoryId : collectedCategoryIds) {boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("categoryId", categoryId).boost(1.5f));}}// 3. 对用户历史搜索词匹配的商品提升权重（×2.0）if (historyKeywords != null && !historyKeywords.isEmpty()) {for (String keyword : historyKeywords) {boolQuery.should(QueryBuilders.matchQuery("productName", keyword).boost(2.0f));}}sourceBuilder.query(boolQuery);}
}// 配套的用户行为服务（简化版）
package cn.juwatech.user.service;import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;@Service
public class UserBehaviorService {// 获取用户收藏的分类ID列表public List<Integer> getUserCollectedCategories(Long userId) {// 实际场景从MySQL/Redis查询，此处模拟数据return List.of(201, 203); // 示例：用户收藏“女装”“鞋包”分类}// 获取用户历史搜索词列表public List<String> getUserHistoryKeywords(Long userId) {// 实际场景从MySQL/Redis查询，此处模拟数据return List.of("加绒卫衣", "马丁靴"); // 示例：用户历史搜索词}
}

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