Lucene/Solr Revolution2015参加レポート

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November 02, 15

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Yahoo!デベロッパーネットワーク

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各ページのテキスト

注目セッションの一つ P6 • Learning to Rank in Solr – Bloombergについて • Michael Nilsson, Diego Ceccarelli – Bloombergニュース検索の課題 • Machine learningの必要性 – Learning to Rankの説明 – Learning to Rank in Solrの説明 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

Bloombergについて P7 • Bloomberg ニュース – １日に800万のサーチ – Index上に４億の記事 • Solrを選択した理由 – – – – 大規模なコミュニティーと世界各地のコミッター Open Source Apache Projectであるためたくさんの実績成長性 • コントリビュート – バグ修正 – Solr4.5.0からほぼ毎回コントリビュート Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

Bloomberg ニュース検索の課題 P8 • 課題 – 検索クエリに対して適合率がより高い結果を返す – 検索クエリによって適合率が高いドキュメントは異なる • クエリ(austin)のランキング順位: doc3, doc1, doc2 • クエリ(bloomberg)ランキング順位: doc2, doc1, doc3 – 手動チューニングはコストが高い • 2000+ パラメーター(フィールド) • 8000+ クエリに対する定期的なチューニング – ドキュメントの更新 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

Learning to Rankについて (1) P9 • Search パイプライン User Query 商品ニュース Index 人々 Solr その他 Top-‐x retrieval Training Data Learning Algorithm Ranking Model Offline Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

10.

Learning to Rankについて (2) P10 • Search パイプライン User Query 商品ニュース人々 Index Solr その他 Top-‐x (1000) retrieval Ranking Model Top-‐k (10) reranked Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

11.

Learning to Rankについて (3) P11 • Search パイプライン : Solr Integration User Query Solr 商品ニュース人々 Index その他 Top-‐x (1000) retrieval Ranking Model Top-‐k (10) reranked Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

12.

Learning to Rankについて (4) P12 • Training パイプライン(Offline) Training Query-‐ Document Pairs Explicit data Implicit data 商品ニュース人々 Index その他 Feature Extrac5on Learning Algorithm Ranking Model Metrics Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

13.

Learning to Rankについて (5) P13 • Features – データのインスタンスの測定可能な属性(アトリビュート) – 数値化された特徴データ • Feature Extraction – 機械学習特徴抽出 – データを端的に表現できるような特徴を見つけ出すための処理 – Feature Extractor • ドキュメントのIndexing時に既に決まるFeatureもあれば • クエリで決まる属性もある • クエリとドキュメントの関連から決まるFeatureもある • 効果的な Feature をデザインするには、一般に知識と経験が必要 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

14.

Learning to Rankについて (6) P14 • Featuresの例 – 「APPL US」というクエリ結果の例 • Featuresの例（数値化された特徴データ） – – – – Was the result a cofounder? à 0 Does the document have an exec. position? -> 1 Does the query match the document title -> 0 Popularity -> 0.9 • https://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Cook Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

https://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Cook

15.

Learning to Rankについて (７) P15 • その他Featuresの例 – if the query matches the title – length of the document – number of views – how old is it? – can be visualized on a mobile device? Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

16.

Learning to Rankについて (8) P16 • Metrics (メトリクス) – Ranking Modelに対する測定方法 • Offline Metrics (静的) – Precision(適合率)/Recall(再現率)/F-Score – nDCG – その他 • Online Metrics – CTR – Time to first click – 滞留時間 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

17.

Learning to Rankについて (9) P17 • Learning to Rank – Metricsを最適化するためのFeaturesの組み合わせを学習する。 – Learning Algorithm • RankSVM • LambdaMART • など Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

18.

Learning to Rank in Solr (1): 前に紹介 P18 • Search パイプライン : Solr Integration User Query Solr 商品ニュース人々 Index その他 Top-‐x (1000) retrieval Ranking Model Top-‐k (10) reranked Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

19.

Learning to Rank in Solr (2) P19 • LTR プラグイン User Query LTR Query Solr Query 商品ニュース人々 Index Matches [10k] Top-‐x(1000件) retrieval Score [10k] その他 Ranking Model Top-‐k(10件) reranked Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

20.

Learning to Rank in Solr (3) P20 • Learning to Rank in Solr(LTR plugin)のゴール – 手動でのチューニングをしない • Machine learning使用 – リレバンシーの改善 – レイテンシ維持 • 既にあるSolr機能を使用 • データ転送量の軽減 – 使い易さ：Feature作成を容易 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

21.

Learning to Rank in Solr (4) P21 • LTR プラグイン – LTRQueryはSolrのRankQuery機能を拡張 • solrconfig.xml <queryParser name=“ltr” class=“org.apache.solr.ltr.ranking.LTRQParserPlugin” • SolrのRerankリクエストのパラメーターを使用 rq={!ltr model=myModel1 reRankDocs=100 eﬁ.user_query=‘james’ eﬁ.my_var=123} Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

22.

Learning to Rank in Solr (5) P22 • Search パイプライン(Online) User Query 商品ニュース人々 Index Matches [10k] Top-‐x(1000件) retrieval Score [10k] その他 Feature Extrac5on Ranking Model Top-‐k(10件) reranked Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

23.

Learning to Rank in Solr (6) P23 • Feature Extraction – SolrのTransformerFactoryを使用 – 各ドキュメントにカスタムフィールドを返す • ｆｌ = *,[fv] { “name”:”Tim Cook”, “primary_position”: “ceo”, “category” : “person”, … “[fv]”:”isCofounder:0.0, isPersonAndExecutive: 1.0,matchedTitle:0.0, popularity:0.9” } Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

24.

Learning to Rank in Solr (7) P24 • Featuresの例 – 「APPL US」というクエリ結果の例 • Featuresの例（数値化された特徴データ） – – – – Was the result a cofounder? à 0 Does the document have an exec. position? -> 1 Does the query match the document title -> 0 Popularity -> 0.9 • https://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Cook Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

https://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Cook

25.

Learning to Rank in Solr (8) • Modelの例 P25 { “type”: “org.apache.solr.ltr.ranking.LambdaMARTModel”, “name”:”myModel1”, “features”:[ {“name”: “matchedTitle”}, {“name”: “isPersonAndExecu5ve”} }, “params”: { “trees”: [ { “weight”:1, “tree”:{ “feature”:”matchedTitle”, “threshold”:0.5, “led”: {“value”:-‐100}, “right”:{ “feature”:”isPersonAndExecu5ve”, “threshold”:0.5, “led”:{“value”:50}, “right”:{“value”:75} } } ] } } Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

26.

Learning to Rank in Solr (9) P26 • Modelの例 matchedTitle Value: -100 Threshold:0.5 isPersonAndExecutive Value: 50 Threshold:0.5 Value: 75 { “name”:”Tim Cook”, “primary_position”: “ceo”, “category” : “person”, … “[fv]”:”isCofounder:0.0, isPersonAndExecutive:1.0,matchedTitle:0.0, popularity:0.9” } Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

27.

Learning to Rank in Solr (10) • P27 Feature & Model – Solr Managed Resourceに登録 – FeatureStore • Ｆeatureデプロイ • curl –XPUT ‘http://yoursolrserver/solr/collection/config/ fstore’ –data-binary @./features.json –H ‘Contenttype:application/json’ – ModelStore • Modelデプロイ • curl –XPUT ‘http://yoursolrserver/solr/collection/config/ mstore’ –data-binary @./model.json –H ‘Contenttype:application/json’ Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

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Learning to Rank in Solr (11) P28 • LTR 評価 – Offline Metrics • nDCG 10% 向上 – Online Metrics • Clicks @ 1 up 10% – Performance • 条件 – – – – 1000万ドキュメント 10万クエリ 1ｋ Features 1k ドキュメント/クエリがrerankされる • 結果 – 30%処理時間の向上 (以前のランキングシステムより) Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

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Learning to Rank in Solr (12) P29 • LTR プラグイン利点 – – – – – コンパイルをせずにFeatureエンジ二アリングが可能 FeatureExtractionにSolrの豊富なサーチ機能を使用リレバンシー改善リレバンシーチューニングの自動化パフォーマンス改善 • 今後 – LTR プラグインのOpenSource化 – ReRankingモデルのマルチ対応 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

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Learning to Rank in Solr (13) P30 • 公開スライド： http://www.slideshare.net/lucidworks/learning-to-rank-insolr-presented-by-michael-nilsson-diego-ceccarellibloomberg-lp • LTRプラグインのOSS公開予定（近日中） • 他のセッションと同様に動画もアップロードされる予定 Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

http://www.slideshare.net/lucidworks/learning-to-rank-in-

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その他 • その他のセッションについて – – – – – – • P31 Solr & Spark for Real-Time Big Data Analytics – Timothy Potter Solr Distributed Indexing in WalmartLabs – Shengua Wan (Walmart) Building Smarter Search Apps using built-in Knowledge Graphs and Query Introspection – Ted Sullivan (Lucidworks) “Distributed Search in Riak: Integrating search in a NoSQL database” – Fred Dushin (Basho) How to Build a Smart Search Engine with Intent Detection – Rama Yannam, Viju Kothuvatiparambil (Bank of America) – – – – – Leveraging Lucene/Solr as a Knowledge Graph and Intent Engine: Presented by Trey Grainger(CareerBuilder.com) “When you have to be relevant” – Tom Burgmans Building a real-time news search engine – Ramkumar Aiyengar (Bloomberg) Implementing Conceptional Search in Solr using LSA and Word2Vec – Simon Hughes (Dice.com) Real-time Analytics with Solr – Yonik Seeley(Cloudera) Understandin the Solr Security Framework – Anshum Gupta(IBM Watson) – Faceting optimization for Solr – Toke Eskildsen (State and University Library, Denmark) http://www.slideshare.net/lucidworks? mkt_tok=3RkMMJWWfF9wsRohu6rKZKXonjHpfsX67%2B0sWKG3lMI %2F0ER3fOvrPUfGjI4ESMRkI%2BSLDwEYGJlv6SgFT7fMMapt1rgEWRY%3D Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

http://www.slideshare.net/lucidworks?

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その他 P35 • Solrの今後(In the next 2 Years) – Deployment1 • Rack awareness(Grant) • More Instance roles (Ram) • “Smart” cluster management based on size, load & machine health (Hoss) • Intelligence with elasticity (Ram) • Streamlined metrics support (Ram) – Deployment2 • • • • • Scalability (Noble, Anshum, Grant) Robust multi-tenancy (Shalin) Multi-DataCenter (Hoss, Shalin) Shipped base bones with utilities to install 3rd party plugin(Erik) SolrCloud becoming the only way to run Solr (Varun) Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

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参考文献 • • • • P36 http://postd.cc/data-learning-and-modeling/ http://enterprisezine.jp/article/detail/6471 https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_to_rank http://www.slideshare.net/lawmn/learning-to-rankforir Copyright (C) 2015 Yahoo Japan Corpora5on. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止

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