本文主要是介绍【搜索算法】靠item标签召回，超越ElasticSearch+分词的baseline，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
要超越ElasticSearch+（item名）分词的baseline，如果都要求 有相关性的item（有token匹配），其实就是相当于优化分词，而分词优化的极限就是把 item名和query词 切分成字级token。
所以标签召回，只能是相当于 扩充更多的 推荐的item。
比如搜【杠铃】，搜出【哑铃】可以，但ElasticSearch本来也能搜出【哑铃】，
搜【健身】，搜出【哑铃】就相当于是推荐出的item
这篇关于【搜索算法】靠item标签召回，超越ElasticSearch+分词的baseline的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
