Как по поисковому запросу классифицировать элемент в каталоге? Здравствуйте!
В базе данных имеется каталог автомобилей.
Например:
1. Audi - A3 - 8V - хэтчбэк - объем двигателя1, params
2. Audi - A3 - 8V - седан - объем двигателя2, params
3. Audi - A4 - B9 - универстал - params
У каждого элемента есть параметры — объем двигателя и т. п.
Каким способом (алгоритмом) максимально точно можно определить элемент каталога по поисковому запросу, в котором может содержаться только часть названия и некоторые параметры, например,
для "ауди 8V объем двигателя 1" должен вернуть элемент №1 (см. выше).
Сейчас все работает на Sphinx (в принципе устраивает), но хотелось бы услышать ваше мнение. Спасибо.
Как по поисковому запросу классифицировать элемент в каталоге? Здравствуйте!
В базе данных имеется каталог автомобилей.
Например:
1. Audi - A3 - 8V - хэтчбэк - объем двигателя1, params
2. Audi - A3 - 8V - седан - объем двигателя2, params
3. Audi - A4 - B9 - универстал - params
У каждого элемента есть параметры — объем двигателя и т. п.
Каким способом (алгоритмом) максимально точно можно определить элемент каталога по поисковому запросу, в котором может содержаться только часть названия и некоторые параметры, например,
для "ауди 8V объем двигателя 1" должен вернуть элемент №1 (см. выше).
Сейчас все работает на Sphinx (в принципе устраивает), но хотелось бы услышать ваше мнение. Спасибо.
В базе данных имеется каталог автомобилей.
Например:
1. Audi - A3 - 8V - хэтчбэк - объем двигателя1, params
2. Audi - A3 - 8V - седан - объем двигателя2, params
3. Audi - A4 - B9 - универстал - params
У каждого элемента есть параметры — объем двигателя и т. п.
Каким способом (алгоритмом) максимально точно можно определить элемент каталога по поисковому запросу, в котором может содержаться только часть названия и некоторые параметры, например,
для "ауди 8V объем двигателя 1" должен вернуть элемент №1 (см. выше).
Сейчас все работает на Sphinx (в принципе устраивает), но хотелось бы услышать ваше мнение. Спасибо.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для классификации элемента в каталоге по поисковому запросу можно воспользоваться различными методами машинного обучения, такими как классификация на основе текста или использование алгоритмов сопоставления строк.
Например, можно использовать алгоритмы расстояния Левенштейна или Дамерау-Левенштейна для определения наиболее подходящего элемента в каталоге по введенному запросу. Также можно использовать методы NLP NaturalLanguageProcessingNatural Language ProcessingNaturalLanguageProcessing для анализа текста запроса и его сопоставления с описаниями элементов каталога.
Если в базе данных уже используется Sphinx, то можно дополнить его функционал модулем машинного обучения, чтобы повысить точность классификации элементов по поисковым запросам. В любом случае, рекомендуется провести тестирование различных методов и алгоритмов для выбора наиболее эффективного в данной ситуации.