OpenSearch:トレンド検索と検索ヒント

コンソールでのモデル作成

1. OpenSearch コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[検索アルゴリズムセンター] > [検索ガイド] を選択し、[人気検索ワードとヒント] をクリックします。

2. [作成] をクリックしてください。

   

3. 次のパラメーターを設定します。

   パラメーター	説明
   [モデル名]	文字、数字、アンダースコア (_) を使用できます。30 文字以内で、数字のみの名前は指定できません。
   [モデルタイプ]	[トップ検索モデル] または [ヒントモデル] を選択します。
   [フィルター条件]	(任意) トレーニングに使用する過去の検索クエリを制限します。フォーマット： [parameter][operator][value]。サポートされているパラメーター： biz_type および user_id。サポートされている演算子： <、>、<=、>=、=、!=。複数の条件はカンマで区切ります。すべての条件は AND ロジックで適用されます。例： user_id=1,biz_type=1。

   

4. トレーニング保留中ステータスのモデルを見つけ、[操作] 列の [トレーニング] をクリックします。

   

5. トレーニング完了後、結果をプレビューします。

   • トップ検索のプレビュー: [プレビュー効果] をクリックして、最大20ページにわたってページごとに最大10件の推奨トップ検索を表示します。

   • ヒントワードのプレビュー：[プレビュー効果] をクリックすると、1 ページに 1 つずつ、最大 30 件のおすすめのヒントワードを表示できます。

API または SDK を使用したモデル作成

API を使用してモデルを作成すると、システムは作成リクエストを受信するとすぐにモデルのトレーニングを開始します。

管理およびコントロール SDK をプロジェクトに追加します。

<dependency>
    <groupId>com.aliyun</groupId>
    <artifactId>aliyun-java-sdk-opensearch</artifactId>
    <version>0.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun</groupId>
    <artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
    <version>4.5.0</version>
</dependency>

次の例では、トレンドモデルを作成します。 トレンドモデルの場合は type を "hot" に、ヒントワードモデルの場合は "hint" に設定します。

import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.exceptions.ServerException;
import com.aliyuncs.http.FormatType;
import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
import com.aliyuncs.opensearch.model.v20171225.*;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;

public class CreateModel {
    public static void main(String[] args) {
        DefaultProfile profile = DefaultProfile.getProfile(
            "cn-beijing", // 中国 (北京)
            System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"),
            System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")
        );
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        CreateModelRequest request = new CreateModelRequest();
        request.setAppGroupIdentity("app_name");  // ご利用のアプリケーション名に置き換えます

        // type: "hot" = トレンド検索モデル, "hint" = ヒントワードモデル
        // name: 文字、数字、アンダースコアのみ。最大30文字
        String content = "{\"type\": \"hot\", \"name\": \"model_name\"}";
        request.setHttpContent(content.getBytes(), "UTF-8", FormatType.JSON);

        try {
            HttpResponse response = client.doAction(request);
            System.out.println(response.getHttpContentString());
        } catch (ServerException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ClientException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

モデルリスト

「[トップ検索とヒント]」ページには、すべてのモデルの名前、タイプ、作成時刻、ステータス、直近のトレーニング開始時刻、および最新バージョンのステータスが一覧表示されます。いずれかのモデルをデフォルトに設定できます。リクエストで model_name が指定されていない場合、デフォルトのモデルが使用されます。

モデルの詳細

モデル名をクリックすると、その詳細ページが開きます。 「[基本情報]」セクションには、現在のモデルステータスとトレーニングのタイムスタンプが表示されます。 「[トレーニング履歴]」セクションには、各トレーニング実行のバージョン、ステータス、開始時刻、および終了時刻が一覧表示されます。

失敗したトレーニングのトラブルシューティング

モデル詳細ページで、[例外レポート] にカーソルを合わせると、失敗理由を確認できます。[整合性レベルアップグレードの条件を表示] にカーソルを合わせると、モデルがより高い整合性レベルを満たすために必要な基準を確認できます。

ブラックリストとホワイトリストの設定

「[設定情報]」セクションで、[設定]をクリックして、モデルのブラックリストまたはホワイトリストを設定します。詳細については、「ブラックリストとホワイトリスト」をご参照ください。

トレンド検索リストサイズの調整

デフォルトでは、トレンド検索リストは最大10,000件のエントリを表示します。ビジネス要件に基づいてカスタム制限 (最小: 100) を設定します。

ユーザー行動データの接続

生の検索ログから生成されるトレンド検索とヒントワードは良い出発点ですが、ユーザー行動データを接続することで、レコメンデーションの品質が時間の経過とともに向上します。

行動追跡を有効にするには、検索リクエストに次のパラメーターを含めます。

• from_request_id — ユーザーがトレンドまたはヒントワードをクリックしたときに返される request_id の値を設定します。これにより、後続の検索が、トリガーとなったレコメンデーションに関連付けられます。

• user_id — ビジネス運用レポートでユニーク訪問者 (UV) メトリックを有効にします。

エンドツーエンドの仕組み:

1. ユーザーは、API から返されたトレンド検索のリストを表示します。この応答には、request_id が含まれます。

2. ユーザーはトレンド検索をクリックし、新しい検索リクエストをトリガーします。

3. その検索リクエストで、from_request_id をステップ 1 の request_id に設定します。

4. ユーザーが結果をページングする場合、各ページ遷移リクエストにも同様に from_request_id を設定します — 各ページビューは独立したページビュー (PV) としてカウントされます。

このデータが接続されると、ビジネス運用レポートには以下が表示されます。

• トレンド検索とヒントワードによってガイドされた検索のページビュー (PV) とユニークビジター (UV)

• ガイドされた検索のゼロ結果率

• レコメンデーションのクリック率

• 運用計画のためのユーザー関心トレンド