Je suis plutôt nouveau sur les moteurs de recherche et très novice en matière d'apprentissage automatique. Mais je voulais savoir s'il y avait un moyen de combiner les fonctionnalités des moteurs de recherche comme l'analyse élastique ou Apache Solr et le projet d'apprentissage automatique comme Apache Mahout, H2O ou PredictionIO. Par exemple, si vous travaillez sur un site Web de voyage où vous pouvez rechercher une destination. Vous commencez par taper "au", donc les premières suggestions sont "AUstria", "AUstralia", "mAUrice island", "mAUritania" ... etc ... C'est typiquement ce que elasticsearch peut faire.Combiner le moteur de recherche et l'apprentissage automatique
Mais vous savez que cet utilisateur a déjà voyagé en Mauritanie trois fois, vous voulez donc que la Mauritanie passe à la première place des suggestions. Et je suppose que c'est typiquement ce que l'apprentissage automatique peut faire.
Y a-t-il des passerelles entre ces deux types de technologies? L'apprentissage automatique peut-il assurer efficacement le travail du moteur de recherche?
Je suis ouvert à toutes les réponses, quelles que soient les technologies utilisées. Si vous avez déjà connu ce type de problèmes, mes oreilles sont grandes ouvertes :-)
Merci
Je pense que c'est un sujet intéressant, qui sera fermé comme étant trop large. Peut-être que vous pouvez le supprimer et essayer une nouvelle question qui se concentre uniquement sur le problème que vous souhaitez résoudre. Par exemple. comment améliorer elasticsearch étant donné que nous connaissons des informations contextuelles sur l'utilisateur? Ou commencez avec la technologie: comment utiliser H2O pour ordonner intelligemment les suggestions de recherche renvoyées par un moteur de recherche. –