検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results

Slide 1

Slide 1 text

検索結果の品質向上守谷純之介（株）リクルートプロダクト統括本部プロダクト開発統括室データ推進室データプロダクトユニットデータプロダクトマネジメント１部検索ソリューショングループ © Recruit Co., Ltd., 2022. 1

Slide 2

Slide 2 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 2

Slide 3

Slide 3 text

目標 • プリミティブな検索エンジンを作ってみよう • どのようなデータ構造を採用すればいいの？ • どんな実装をすれば良いの？ • 分散システムの良いところ・悪いところを、作って理解しよう • 検索品質の改善とは何か？理解しよう • どんなことが問題になるのか？ • そもそも品質って何？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 3

Slide 4

Slide 4 text

自己紹介守谷純之介（モリヤジュンノスケ） • 2002〜2003: ポスドク研究員 • 2003〜2004: ベンチャー企業の何でも屋さん • 2004〜2013: ポータルサイトの検索屋さん • 2013〜: リクルート • Qass: 検索チーム • Bazz: 自動応答 Bot © Recruit Co., Ltd., 2022. 4 Compiler が好きです。何の貢献もできないけど… 著者の Aho & Ullman は 2020年度チューニング賞受賞！！ https://awards.acm.org/about/2020-turing

Slide 5

Slide 5 text

自己紹介 © Recruit Co., Ltd., 2022. 5 趣味はギターなんですが、ギターよりもエフェクターをいじっている時間が長くて、半田ごて握っている時間の方が長いかも…

Slide 6

Slide 6 text

Bazz: 自動応答 Bot © Recruit Co., Ltd., 2022. 6 https://help.jalan.net/s/

Slide 7

Slide 7 text

Qass: 検索チームのシンプル API サービスを担当 © Recruit Co., Ltd., 2022. 7 サジェスト or オートコンプリート

Slide 8

Slide 8 text

Qass: 検索チームのシンプル API サービスを担当 © Recruit Co., Ltd., 2022. 8 ちょっと変わった検索 Document かわいい美味しい和風 Document には書いていないけど…

Slide 9

Slide 9 text

Qass: 検索チームのシンプル API サービスを担当 © Recruit Co., Ltd., 2022. 9 ちょっと変わった検索 Document A Document を分差表現して… [0.23, 0.54,…] [0.22, 0.58,…] ユーザーの好み Document A Document B Document C

Slide 10

Slide 10 text

コサイン類似度 © Recruit Co., Ltd., 2022. 10 𝑠𝑖𝑚 𝑎, 𝑏 = cos 𝜃 = 𝑎 ∙ 𝑏 | 𝑎 | ∙ | 𝑏 | 𝑎 𝑏 𝜃 Document A ユーザーの好み

Slide 11

Slide 11 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 11

Slide 12

Slide 12 text

今日は扱わない検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 12 The Art of Computer Programming, Volume 3: Sorting and Searching The Flexible Pattern Matching in Strings: Practical On-Line Search Algorithms for Texts and Biological Sequences $ grep $ awk $ sed 正規表現

Slide 13

Slide 13 text

今日扱う検索 ① © Recruit Co., Ltd., 2022. 13 Introduction to Information Retrieval Modern Information Retrieval Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines IR＝情報検索

Slide 14

Slide 14 text

今日扱う検索 ② © Recruit Co., Ltd., 2022. 14 IR＝情報検索情報検索 :検索エンジンの実装と評価情報検索の基礎

Slide 15

Slide 15 text

今日扱う検索 ③ © Recruit Co., Ltd., 2022. 15 の index の index

Slide 16

Slide 16 text

今日扱う検索！！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 16 Java で実装された検索ライブラリ Lucene 利用利用 Solr 検索エンジン、全文検索

Slide 17

Slide 17 text

今日扱う検索！！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 17 Elasticsearch server Apache Solr 入門株式会社リクルートテクノロジーズ (監修)

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

２つの検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 19 特徴＼タイプ逐次検索 Index 型検索事前処理 Pros: なし（コスト小） Cons: あり（コスト大）検索速度 Cons: 時間大 Pros: 時間小メモリー使用量 Pros: メモリー小 Cons: メモリー大典型的な手法 grep: • Knuth–Morris–Pratt 法 • Boyer-Moore 法転置インデックス • N-gramインデックス • 形態素インデックス全てはユーザー体験向上の為に！！

Slide 20

Slide 20 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 20

Slide 21

Slide 21 text

転置インデックスでの２つのフェーズ © Recruit Co., Ltd., 2021. 21 Search & Indexing Apache Book Car Dog … 10, 25 … 2, 57 … 15, 17 …98, 101

Slide 22

Slide 22 text

Indexing: 事前準備＝転置 index の作成 © Recruit Co., Ltd., 2022. 22 Linuxは、狭義には Linuxカーネル、広義には… 検索対象最新版となるLinux4.20 のリリース転置 index Linux カーネルリリース A B A A B B

Slide 23

Slide 23 text

Search: AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 23 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 検索クエリ: Linux AND カーネル ∩ Merge [A, B] [B] [B]

Slide 24

Slide 24 text

Search: OR 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 24 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 検索クエリ: リリース OR カーネル ∪ Merge [B] [A] [A, B]

Slide 25

Slide 25 text

Search: マージは大変 © Recruit Co., Ltd., 2022. 25 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 転置 Index の検索における Merge はコアであり、コストが超高い

Slide 26

Slide 26 text

転置 Index (Inverted Index) とは？ 1.ドキュメントに含まれる特性をキー (全文検索などでは Term) にして、集合を紐付けるリスト構造 (Posting List) 2.ドキュメントのリストはソート済み 3.通常は単語の現れた位置情報も格納 (フレーズ検索) © Recruit Co., Ltd., 2022. 26 転置 index Linux カーネルリリース A A B B

Slide 27

Slide 27 text

目標 • プリミティブな検索エンジンを作ってみよう • どのようなデータ構造を採用すればいいの？ • どんな実装をすれば良いの？ • 分散システムの良いところ・悪いところを、作って理解しよう • 検索品質を改善してみよう • どんな方法がとれるの？ • そもそも品質って何？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 27

Slide 28

Slide 28 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 28

Slide 29

Slide 29 text

２つの検索戦略 © Recruit Co., Ltd., 2022. 29 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 1. TAAT = Term At A Time 2. DAAT = Document At A Time

Slide 30

Slide 30 text

２つの検索戦略 © Recruit Co., Ltd., 2022. 30 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 1. TAAT = Term At A Time 2. DAAT = Document At A Time

Slide 31

Slide 31 text

TAAT (Term At A Time) における AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 31 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 1.「mmap」の posting list を accumulator に追加: acc０ = [1,5] 2.「Linux」の posting list から、次のルールで新しい accumulator acc 1 を作成: acc0 に有 ⇒ 追加 acc0 に無 ⇒ 無視 acc1 = [1, 5] 検索クエリ: Linux AND mmap 要素数の少ない Posting List から開始するのが効率的

Slide 32

Slide 32 text

TAAT (Term At A Time) における OR 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 32 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 1.「mmap」の posting list を accumulator に追加: acc０ = [1,5] 2.「Linux」の posting list を accumulator に追加: acc1 = [1, 3, 5, 6] 検索クエリ: Linux OR mmap 効率的な方法はない…

Slide 33

Slide 33 text

２つの検索戦略 © Recruit Co., Ltd., 2022. 33 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 1. TAAT = Term At A Time 2. DAAT = Document At A Time

Slide 34

Slide 34 text

DAAT (Document At A Time) の基本 © Recruit Co., Ltd., 2022. 34 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • TAAT は横串 • DAAT は縦串

Slide 35

Slide 35 text

DAAT (Document At A Time) における AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 35 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • Term 毎にカーソルを準備 • 各カーソルを移動し、共通のドキュメントを発見したら、 accumulator に追加検索クエリ: Linux AND mmap acc = []

Slide 36

Slide 36 text

DAAT (Document At A Time) における AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 36 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • Term 毎にカーソルを準備 • 各カーソルを移動し、共通のドキュメントを発見したら、 accumulator に追加検索クエリ: Linux AND mmap acc = [1]

Slide 37

Slide 37 text

DAAT (Document At A Time) における AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 37 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • Term 毎にカーソルを準備 • 各カーソルを移動し、共通のドキュメントを発見したら、 accumulator に追加検索クエリ: Linux AND mmap acc = [1]

Slide 38

Slide 38 text

DAAT (Document At A Time) における AND 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 38 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • Term 毎にカーソルを準備 • 各カーソルを移動し、共通のドキュメントを発見したら、 accumulator に追加検索クエリ: Linux AND mmap acc = [1, 5]

Slide 39

Slide 39 text

DAAT (Document At A Time) における OR 検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 39 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 ① ② 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • Term 毎にカーソルを準備して、全ての要素を重複なく追加検索クエリ: Linux OR mmap 効率的な方法はない…

Slide 40

Slide 40 text

TAAT vs DAAT © Recruit Co., Ltd., 2022. 40 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 • メモリ使用量が多いのは TAAT • OR 検索では差異なし • かなりプリミティブな作り

Slide 41

Slide 41 text

TAAT vs DAAT © Recruit Co., Ltd., 2022. 41 50,241件 10,320件 30,483件 500,020件 UNIX BSD mmap kernel Linux 520件 1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 6 7 S. Ding and T. Suel. Faster top-k document retrieval using block-max indexes. In Proceedings of the 34th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and development in Information Retrieval, pages 993-1002, 2011. ↑の成果は Lucene 8 (2019/3/14 リリース) で実装 • https://fosdem.org/2019/schedule/event/apache_lucene_solr_8/attachments/slides/3325/export/events/attachments/apache_lucene_so lr_8/slides/3325/SchindlerLucene8Slides.pdf • https://medium.com/@mocobeta/lucene-8-%E3%81%AE-top-k- %E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82 %B0%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96-1-%E5%B0%8E%E5%85%A5%E7%B7%A8-5a6387076e8e 今でも効率的なアルゴリズムの研究が続いている

Slide 42

Slide 42 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 42

Slide 43

Slide 43 text

実装することなんてあるの？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 43 Java で実装された検索ライブラリ Lucene 利用利用 Solr 検索エンジン、全文検索 No… since 2010 since 2004 since 1999

Slide 44

Slide 44 text

Lucene © Recruit Co., Ltd., 2022. 44 • 転置インデックスを提供 • 検索の戦略は DAAT • 検索の非常にネイティブな機能のみ提供 • 様々な検索機能 Boolean Query, Range Query、Fuzzy Query • スコアリング機能設計が非常に優秀な証ですね。 since 1999

Slide 45

Slide 45 text

Lucene がベースにしているアーキテクチャを知ろう！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 45 Data Structure? Where and How?

Slide 46

Slide 46 text

Lucene がベースにしているアーキテクチャを知ろう！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 46 Data Structure? Where and How?

Slide 47

Slide 47 text

一般的な index のデータ構造 © Recruit Co., Ltd., 2022. 47 • B木（B-tree） • B+木（B+-tree） • B*木（B*-tree） • Skip-List

Slide 48

Slide 48 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 48 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 291 53395 53395 ものすごく疎な部分がある

Slide 49

Slide 49 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2021. 49 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 291 53395 53395 ものすごく疎な部分がある

Slide 50

Slide 50 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 50 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 291 53395 53395 ものすごく疎な部分がある 53,392回も比較する！?

Slide 51

Slide 51 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 51 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395 特定の間隔でジャンプ（Skip）する冗長なリストをもつ

Slide 52

Slide 52 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 52 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395

Slide 53

Slide 53 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 53 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395

Slide 54

Slide 54 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 54 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395

Slide 55

Slide 55 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 55 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395

Slide 56

Slide 56 text

Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 56 4,820,483件 93,832,732件 car book 0件 53,392件 1 3 3 183 183 291 291 53395 53395 53395 53395 53395 53395 見回る回数が少ない！！ ※ スキップの段数に依存 ※ スキップの間隔に依存

Slide 57

Slide 57 text

Lucene の Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 57 • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/apache/lucene/codecs/MultiLevelSkipListWriter.java • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/apache/lucene/codecs/MultiLevelSkipListReader.java * Example for skipInterval = 3: * c (skip level 2) * c c c (skip level 1) * x x x x x x x x x x (skip level 0) * d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d (posting list) * 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 (df) * * d – document * x - skip data * c - skip data with child pointer

Slide 58

Slide 58 text

Lucene の Posting List (Skip List) © Recruit Co., Ltd., 2022. 58 Apache Lucene - Index File Formats: https://lucene.apache.org/core/9_0_0/core/org/apache/lucene/codecs/lucen e90/package-summary.html#package.description

Slide 59

Slide 59 text

一般的な index のデータ構造 © Recruit Co., Ltd., 2022. 59 • B木（B-tree） • B+木（B+-tree） • B*木（B*-tree） • Skip-List

Slide 60

Slide 60 text

B+木 © Recruit Co., Ltd., 2022. 60 • 葉ブロックがデータを表す • 内部ブロックは index（データをもたない） • 条件「各ブロックは a 個以上 b 個以下（例では２個以上３個以下）のエントリを必ずもつ」を満たすように、木の構造を変形する • 範囲指定のクエリに対して、強力に動作 • ブロックデバイス（葉ブロックと内部ブロックを格納）との相性が抜群 30 50 7 12 22 30 39 52 55 73 内部ブロック葉ブロック 15以上？

Slide 61

Slide 61 text

ブロックデバイス © Recruit Co., Ltd., 2022. 61 • ブロック単位で読み書き • ブロックの大きさはブロックサイズ • ブロックサイズは結構大きい（Linux のデフォルトは 4 KB） • 1bit 書き換えても、ブロックごと書き換えられる残念ながら SSD もブロックデバイス

Slide 62

Slide 62 text

Lucene がベースにしているアーキテクチャを知ろう！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 62 Data Structure? Where and How?

Slide 63

Slide 63 text

ブロックデバイス？メモリーの間違いでは？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 63

Slide 64

Slide 64 text

無邪気にメモリーには置けない… © Recruit Co., Ltd., 2022. 64 揮発

Slide 65

Slide 65 text

他にもすることがある！Search のマージは大変 © Recruit Co., Ltd., 2022. 65 転置 index Linux カーネルリリース A A B B 転置 Index の検索における Merge はコアであり、コストが超高い

Slide 66

Slide 66 text

それではどうするのか？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 66

Slide 67

Slide 67 text

Practice① © Recruit Co., Ltd., 2022. 67 👉

Slide 68

Slide 68 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 68 • 転置インデックスの構造を知る • Indexing と Search のフェーズが分離されていることを知る • 転置インデックス上での検索の動作原理を実装していみる • 永続的なインデックスの保存方法を知る（一旦、ファイルに保存してみよう） • メモリー上への配置は結構時間がかかることを知る課題のゴール

Slide 69

Slide 69 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 69 • Python 3 系ならば Good • Python 2 系でも OK • 環境を整えてみたかったら、 pyenv がお勧め Python の実行環境課題の参考資料をダウンロード • moriya-search-2022-practice.tgz をダウンロード • 酷いプログラムなので、社会人生活では参考にするのをやめよう！

Slide 70

Slide 70 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 70 • 転置インデックスを実装して、AND と OR 検索してみよう • 転置インデックスをファイルに保存できるようにしよう • ２つのフェーズを実装 • インデックス作成フェーズ • 検索フェーズ • 検索の戦略は TAAT で OK • 2つのファイルで転置インデックスを実現 • Term を管理する Python 辞書ファイル • Posting List のファイル課題 T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 71

Slide 71 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 71 • Term を管理する Python 辞書ファイル • 各 Term の Posting List が Posting List のファイルのどこに存在するか？！の Offset を格納 • Posting List のファイル • 実際の Posting List を保存戦略 T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 72

Slide 72 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 要求される仕様 • ファイルに保存できること • Term は擬似的に 0〜F の長さ 5 の全ての組合せ T:00000 〜 T:FFFFF で総数 1,048,576 = 16^5 • Document の ID は 0 〜 100 をランダムに生成 • 各 Term は 10 個から 50 個のランダムな個数のドキュメントをもつ T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 73

Slide 73 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 73 参考資料の解説① • 課題の解説プログラム • dic_index.py • dic_search.py • 回答例！！ • file_index.py • file_search.py • 楽するための課題共通ライブラリ • index.py • search.py T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 74

Slide 74 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 74 参考資料の解説② • 「課題が分からん！」という人（多分、皆さんそうかも…）は以下を参考に • dic_index.py • dic_search.py • dic_* は「python のオブジェクトをファイルに保存」版 = キーポイントは pickle !! • ゴールは「Posting List のファイルを普通の文字列のファイル」にしてみること • 「Python の辞書ファイル」はそのまま「Python のオブジェクトをファイルに保存」で OK • 以下は、その実装の一例（回答！！）: • file_index.py • file_search.py T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 75

Slide 75 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 75 参考資料の解説③ • index.py • 課題の term と Posting List を作ってくれるクラス • 「これを作るのは面倒」という方は使ってもらって OK • search.py • Posting List に対して、AND と OR 検索を提供するクラス • ものすごくはっしょってあり、set を使って楽しています • TAAT を仮定しています • TAAT と DAAT に興味があった人は、DAAT を実装するのも OK (Level5)

Slide 76

Slide 76 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 76 参考資料の解説③ • dic_index.py と dic_search.py の使い方 # インデックス生成 (100万オーダーで生成するので結構時間がかかります) $ ./dic_index.py # 検索（検索対象は __main__ 以下の term で指定。50万回検索するのでちょっと時間がかかります） $ ./dic_search.py

Slide 77

Slide 77 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 77 参考資料の解説④ 作業時は、生成するサイズを小さくしましょう！！ (時間がかかるので…) index.py の NUM_OF_TERMS を小さくすれば OK

Slide 78

Slide 78 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 78 参考資料の解説⑤ • file_index.py で採用したデータ構造 T:000FF 00012 D:00032D:00036…D:00093¥n Term 保持しているドキュメントの個数５桁のドキュメント ID 改行コード

Slide 79

Slide 79 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 79 課題のレベル • Level0: dic_index.py と dic_search.py を実行して中身をみて、「課題が何なのか？」だけでも知る • Level1: 疲れたので、file_index.py と file_search.py を実行だけしてみる • Level2: file_index.py と file_search.py を参考に作ってみる（完成しなくても OK） • Level3: 保存される Posting List のフォーマットが見にくいので、変えてみる • Level4: 自力で file_index.py と file_search.py を作る • Level5: TAAT ではなく、DAAT で検索を書き換える（search.py）

Slide 80

Slide 80 text

Practice①: 転置インデックスを実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 80 Python のプロファイラーでの比較 $ python -m cProfile -s cumtime dic_search.py $ python -m cProfile -s cumtime file_search.py

Slide 81

Slide 81 text

Practice① © Recruit Co., Ltd., 2022. 81 👉 • 転置インデックスの作成フェーズと検索フェーズ • dic_* に比べて file_* が遅いことを実感できましたか？！ • Load の時間も気になりますね。

Slide 82

Slide 82 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 82

Slide 83

Slide 83 text

実際はどうなの？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 83

Slide 84

Slide 84 text

Lucene がベースにしているアーキテクチャを知ろう！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 84 Data Structure? Where and How?

Slide 85

Slide 85 text

mmap © Recruit Co., Ltd., 2022. 85

Slide 86

Slide 86 text

mmap © Recruit Co., Ltd., 2022. 86 • システムコール • システムムコールだけど、ユーザープロセスの仮想アドレス空間に作成されるので、コンテクストスイッチが少ない: （ユーザー空間 vs カーネル空間） • メモリマップトファイルとして扱えるので、追加・削除・更新が楽 • 複数のプロセス間で共有もできる • 【注意】Java の世界から逸脱している（Java のヒープ外でアロケートされてる） • 【おまけ】C で malloc すると内部では mmap が呼ばれる

Slide 87

Slide 87 text

mmap © Recruit Co., Ltd., 2022. 87 0x00000 実メモリ 0x00000 プロセスA 実アドレス 0x00000 プロセスB 仮想アドレス仮想アドレスファイル

Slide 88

Slide 88 text

Elasticsearch の推奨設定 © Recruit Co., Ltd., 2022. 88 “The standard recommendation is to give 50% of the available memory to Elasticsearch heap, while leaving the other 50% free. It won’t go unused; Lucene will happily gobble up whatever is left over.” 【注意】Java の世界から逸脱している（Java のヒープ外でアロケートされてる）

Slide 89

Slide 89 text

Lucene の index 格納 © Recruit Co., Ltd., 2022. 89 org.apache.lucene.store（3種類選べる） 1. SimpleFSDirectory.java • java.nio.ByteBuffer 2. NIOFSDirectory.java • java.nio.ByteBuffer 3. MMapDirectory.java • java.nio.MappedByteBuffer • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/a pache/lucene/store/FSDirectory.java • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/a pache/lucene/store/MMapDirectory.java

Slide 90

Slide 90 text

Indeed の独自実装: util-mmap © Recruit Co., Ltd., 2022 90 MappedByteBuffer の既知の制約を克服: – 安全にアンマップできない – サイズが 2GB (int) を超えるファイルをマップできない – スレッドセーフではない • https://jp.engineering.indeedblog.com/blog/2015/02/util-mmap-でメモリマッピング/ • https://github.com/indeedeng/util/tree/master/mmap

Slide 91

Slide 91 text

おまけ: それでも Disk からデータは引き出す © Recruit Co., Ltd., 2022. 91 • 一番検索で良く使うのは検索結果 • ブロックサイズを意識して格納 • ディスクへのアクセスは猛烈に遅いがディスクキャッシュは早い • トレードオフが十分ならば圧縮して格納する

Slide 92

Slide 92 text

おまけ: 圧縮のトレードオフ © Recruit Co., Ltd., 2022. 92 読み込み完了 100MB/s 5,000KB 50ms 25ms 30GB/s =30,720MB/s 2,500KB 50%圧縮読み込み完了 15ms 10ms＝解凍 300倍位速い！

Slide 93

Slide 93 text

Luceneで利用できる圧縮方式 © Recruit Co., Ltd., 2022. 93 LZ4 • https://lucene.apache.org/core/8_6_1/core/org/apache/lucene/codecs/lucene50/Lucene50StoredFieldsFormat.html • https://gigazine.net/news/20120824-dragonquest-backstage-cedec2012/ • 圧縮率は低いが、圧縮速度が速い • 色々なところで使われている: – OS: Linux, FreeBSD – Hadoop, Cassandra – Nintendo Switch – ドラゴンクエストXのセーブデータ

Slide 94

Slide 94 text

Practice② © Recruit Co., Ltd., 2022. 94 👉

Slide 95

Slide 95 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 95 • 転置インデックスを mmap で実装し、共有できることを知ろう（共有メモリ） • Update して、他のプロセスからどう見えるか？知ろう課題のゴール https://docs.python.org/ja/3/library/mmap.html

Slide 96

Slide 96 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 96 要求される仕様 • 扱う index は Practice①と同じ • 簡単な http サーバーを立ち上げて、検索とupdate が出来るようにしよう • update は Posting List の内容を入れ替えて見る（追加・削除はせず、入れ替え）だけで OK • 検索は • /and?term=T:AAAAA,T:BBBBBで AND 検索 • /or?term=T:AAAA,T:BBBBBで OR 検索 • Update は • /update?term=T:AAAAA&old=D:00023&n ew=D:00032 で D:00023 を D:00032 へ update • 複数プロセスを立ち上げて、それぞれ検索し、他のプロセスが update した内容が反映されるのを確かめよう • Posting List を mmap で実装しよう Index

Slide 97

Slide 97 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 97 参考資料の解説① • file_index.py と file_search.py とかなり似通った作りになります。 • update 機能は別途切り出して mmap_update.py 等を作成（同名ファイルがあるので注意！） • 新たに http サーバーを作りますが、面倒ならば、mmap_server.py をご参考に • mmap_server.py で各リクエストに対して、mmap_index.py, mmap_search.py, mmap_update.py が動くイメージ

Slide 98

Slide 98 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 98 参考資料の解説② • 課題のゴールは以下の作成: • mmap_index.py（インデックス作成自体は、実はしていません。file_index.py が出力したファイルで OK） • mmap_search.py • mmap_update.py • mmap_server.py

Slide 99

Slide 99 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 99 参考資料の解説② • mmap_server.py の使い方 # サーバー立ち上げ（port 番号指定） $ ./mmap_server.py 8000 & # サーバー停止 $ fg （して、Ctrl-C） # ブラウザ • http://localhost:8000/and?term=T:FFFD7,T:FFFDD • http://localhost:8000/or?term=T:FFFD7,T:FFFDD • http://localhost:8000/update?term=T:FFFD7&old=D:00 098&new=D:00097

Slide 100

Slide 100 text

Practice②: 転置インデックスを mmap で実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 100 課題のレベル • Level0: mmap_server.py を実行して中身をみて、「課題が何なのか？」だけでも知る • Level1: 疲れたので、mmap_server.py で遊ぶ • Level2: 複数サーバーを立ち上げて、共通メモリの動作を学ぶ • Level3: mmap_index.py と mmap_search.py を作る • Level4: サーバーを自力で作る • Level5: 全部自力で作る # サーバーを複数立ち上げ $ ./mmap_server.py 8000 & $ ./mmap_server.py 8001 & $ ./mmap_server.py 8002 & # あるサーバーから update を実行して、 # 他のサーバーので検索結果が変化するのを確認

Slide 101

Slide 101 text

Practice② © Recruit Co., Ltd., 2022. 101 👉 • dic_* と file_* の欠点が解消されましたか？！ • プロセス間通信もできるので複数呼び出し可能になりましたか？！

Slide 102

Slide 102 text

Lucene がベースにしているアーキテクチャを知ろう！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 102 Data Structure? Where and How?

Slide 103

Slide 103 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 103

Slide 104

Slide 104 text

「マルチプロセスというか、そもそも1台に置けないのですけど…」 © Recruit Co., Ltd., 2022. 104

Slide 105

Slide 105 text

Solr や Elasticsearch は何を提供してくれているの？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 105 • RESTfull なAPIの提供 • 管理機能の提供 • クラスタリング機能を提供

Slide 106

Slide 106 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 106

Slide 107

Slide 107 text

50,241件 10,320件 520件 30,483件 500,020件 1. 同じキーが同じサーバーにいる必要がない ⇒ mmap が別のサーバーにあっても良い【分散】 2. マージさえできればよい ⇒ mmap が複数のサーバーにあってもよい【重複】 UNIX BSD mmap kernel Linux 分散検索 © Recruit Co., Ltd., 2022. 107

Slide 108

Slide 108 text

分散検索: indexing UNIX mmap Linux UNIX mmap Linux UNIX mmap Linux © Recruit Co., Ltd., 2022. 108

Slide 109

Slide 109 text

分散検索: 概念（Elasticsearch の用語にて） • 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 109

Slide 110

Slide 110 text

分散検索: ノード • 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 110

Slide 111

Slide 111 text

分散検索: シャード • 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！ A Shard C Shard B Shard C Shard A Shard B Shard 111 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 112

Slide 112 text

• 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！シャード A, B, C 全部が生存欠損なしで検索続行分散検索: 可用性（Availability） 112 A Shard C Shard B Shard C Shard A Shard B Shard ✗ © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 113

Slide 113 text

• 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！シャード A と B に関する検索シャード A と B に関する検索シャード A と B に関する検索 113 A Shard C Shard B Shard C Shard A Shard B Shard 分散検索: 負荷分散（Load Balance） © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 114

Slide 114 text

• 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！ hash(XXX) mod (# of Shard) = C Doc ID: XXX 114 A Shard C Shard B Shard C Shard A Shard B Shard 分散検索: ルーティング © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 115

Slide 115 text

分散検索 • 各サーバーをノードと呼ぶ • 各ノードは複数のシャード（部分index）をもつ • シャードは以下を提供 • 可用性（Availability） • 負荷分散（Load Balance） • ドキュメント単位でルーティング • どのシャードに格納するのかは、あなた次第！ 115 A Shard C Shard B Shard C Shard A Shard B Shard © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 116

Slide 116 text

分散検索: Index の構成 • サーバー（シャード）は本来非常に多い（ここでは３台） • シャードに含まれるドキュメント数には上限有り（100万等） • どのサーバーも、自分の担当の検索は非常に高速（対象が100万位しかないから） • 入り切らなくなってきたら、サーバーを足す（スケールアップではなく、スケールアウト） < 1000,000 < 1000,000 < 1000,000 © Recruit Co., Ltd., 2022. 116 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円

Slide 117

Slide 117 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch • query phase: どのサーバーにマッチする結果がどれだけあるのか？ ⇒ メモリ上＋ネットワークトラフィック小で解決 • fetch phase: 見つけた結果を整形（スニペット生成、等）して返却結果を作成 ⇒ 高負荷な処理を実行 117 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 118

Slide 118 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch 【重要】各サーバは他のサーバーの安いアイスクリームを知らない！！クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 118 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 119

Slide 119 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 [50, 120, 200] [10, 220, 320] [300, 500, 720] [10, 50, 120] 119 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 120

Slide 120 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 [10, 50, 120] 120 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 121

Slide 121 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch Q: 100位〜102位まで取ってくるには？クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 OFFSET 100 A: 各サーバーから102件取得してくる 121 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 122

Slide 122 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch Q: 嘘でしょ？クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 OFFSET 100 A: 本当です。 122 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 123

Slide 123 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch Q: 事前に準備とかできないの？クエリー：アイスクリーム ORDER BY 安い順 LIMIT 3 OFFSET 100 A: できないです… 123 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 124

Slide 124 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch クエリー:（アイスクリーム AND すいか味）ORDER BY 安い順 LIMIT 3 OFFSET 100 124 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 125

Slide 125 text

分散検索: Two Phase Search, query and fetch クエリー:（アイスクリーム AND すいか味）ORDER BY 安い順 LIMIT 3 OFFSET 100 125 Shard A アイスクリーム 20０円 5０円 850円 120円 Shard B アイスクリーム 320円 220円 10円 900円 Shard C アイスクリーム 850円 300円 500円 720円 © Recruit Co., Ltd., 2021. 【重要】もちろんキャッシュが使えて、最重要！

Slide 126

Slide 126 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 126

Slide 127

Slide 127 text

Practice③ © Recruit Co., Ltd., 2022. 127 👉

Slide 128

Slide 128 text

Practice③: 分散検索を実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 128 • 分散検索がどのように動くのか？理解しよう • 可用性を上げるにはどうしたらよいか？体験しよう • スケールすると（インデックスサイズが大きくなると）何が大変になるか？理解しよう課題のゴール Index ① Request ② 分散検索 ③ local 検索

Slide 129

Slide 129 text

Practice③: 分散検索を実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 129 要求される仕様 • 扱う index は Practice②と同じ • 通信は http • 分散検索は • /and?term=AAAAA,BBBBBで AND 検索 • /or?term=AAAA,BBBBBで OR 検索 • 分散させずに、ローカルで解決する検索は • /_and?term=AAAAA,BBBBBで AND 検索 • /_or?term=AAAA,BBBBBで OR 検索 • マージ処理（実際の AND と OR の処理）はリクエストを受け取ったサーバーで OK • 分散検索時には、各ノードで一つの term に対する処理（単に Posting List を返すだけの処理）だけ行えば OK（_and でも _or でもどちらを使っても構わない） • term に従ってサーバーを固定してみる Index ① Request ② 分散検索 ③ local 検索

Slide 130

Slide 130 text

Practice③: 分散検索を実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 130 参考資料の解説① • mmap_server.py と mmap_search.py を改造すれば OK • /_and と /_or は mmap_server.py の AND 処理と OR 処理と同じ • 今回のサーバーは ThreadingHTTPServer を使わないと詰まってしまう（何故か？は調べてみて下さい） • NODE は固定で OK NODES = [ 'localhost:8000’, 'localhost:8001’, 'localhost:8002’, ] • and のリクエストを受け取ると、各 term 毎に Posting List を各サーバーに http で要求し、全ての結果をマージ（AND or OR）する • mmap_server.py の変更点: • _and と _or はこれまでの and と or • /and と /or を新たに追加 • mmap_server.py の変更点: • 新たに分散検索を行う search と同じ機能（候補の Posting List のリスト）を実装

Slide 131

Slide 131 text

Practice③: 分散検索を実装してみよう © Recruit Co., Ltd., 2022. 131 課題のレベル • Level0: dist_server.py を実行して中身をみて、「課題が何なのか？」だけでも知る • Level1: 疲れたので、dist_server.py で遊ぶ • Level2: ログが分かりにくいので、分かりやすくする • Level3: dist_server.py を作る • Level4: dist_serarch.py を作る • Level5: 1台サーバーを落としても、動作するように変更する • Level6: 各サーバーへのリクエストを非同期で投げる • Level∞: サーバー単位でインデックスを分割してみようこれであなたのサーバーも Elasticsearch!! # サーバーを複数立ち上げ $ ./dist_server.py 8000 & $ ./dist_server.py 8001 & $ ./dist_server.py 8002 & # あるサーバーから search を実行して、 # 各サーバーがリクエストを受け取り、 # これまでと結果が変わらないことを確認

Slide 132

Slide 132 text

Practice③ © Recruit Co., Ltd., 2022. 132 👉 • 分散処理を作れた感じがつかめましたか？ • Merge の処理がヘビーになる感じがつかめましたか？

Slide 133

Slide 133 text

ちゃんと話していないこと① © Recruit Co., Ltd., 2022. 133

Slide 134

Slide 134 text

「Python の辞書を使ったら反則では？」 © Recruit Co., Ltd., 2022. 134 すみません… 反則です… 折角なので、耳寄りな情報を

Slide 135

Slide 135 text

「もっているか？否か？」の効率的な判定 © Recruit Co., Ltd., 2022. 135 • 結構サイズが大きい • 必要ない機能も色々ある • 嘘でもいいから、もっと速く小さく！ T:00000 T:00001 T:00002 T:00003 T:FFFFF D:00001 Python の辞書ファイル Posting List のファイル（index） 10〜50個 D:00024 D:00001 D:00001 D:00099 D:00032 D:00033 D:00055 D:00025

Slide 136

Slide 136 text

Bloom フィルター © Recruit Co., Ltd., 2022. 136 ブルームフィルターに問い合わせて… • 「結果が有る」と言ったら、嘘かもしれない • 「結果が無い」と言ったら、本当に無いサイズはとても小さい！！ Oracle で利用可能

Slide 137

Slide 137 text

Bloom フィルターの動作原理：作成 © Recruit Co., Ltd., 2022. 137 x x x x x x x x x x 「ア」登録 x x x x x x x x x x Bloom フィルター

Slide 138

Slide 138 text

Bloom フィルターの動作原理：作成 © Recruit Co., Ltd., 2022. 138 x x x x x x x 「イ」登録 x x x x x x x x x x x x x x Bloom フィルター

Slide 139

Slide 139 text

Bloom フィルターの動作原理：問い合わせ © Recruit Co., Ltd., 2022. 139 x x x x x 「I」は有る？ x x x x x x x x x x x x x x 有る！（嘘） Bloom フィルター

Slide 140

Slide 140 text

Bloom フィルターの動作原理：問い合わせ © Recruit Co., Ltd., 2022. 140 x x x x x 「ー」は有る？無い！（本当） x x x x x x x x x x x x x x Bloom フィルター

Slide 141

Slide 141 text

ちゃんと話していないこと② © Recruit Co., Ltd., 2022. 141

Slide 142

Slide 142 text

Term （転置インデックスのキー） © Recruit Co., Ltd., 2022. 142

Slide 143

Slide 143 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 143

Slide 144

Slide 144 text

Slide 145

Slide 145 text

TokenStream = Term（＝文字列＋フィールド）の stream ＋アトリビュート • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/apache/lucene/index/Term.java • https://gitbox.apache.org/repos/asf?p=lucene.git;a=blob;f=lucene/core/src/java/org/apache/lucene/analysis/TokenStream.java これはどう作るの？！ Lucene の世界では Tokenizer が分割をしてくれる！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 145 Lucene の世界の Term と Token

Slide 146

Slide 146 text

• ClassicTokenizerFactory • EdgeNGramTokenizerFactory • HMMChineseTokenizerFactory • ICUTokenizerFactory • JapaneseTokenizerFactory • KeywordTokenizerFactory • LetterTokenizerFactory • LowerCaseTokenizerFactory • NGramTokenizerFactory • PathHierarchyTokenizerFactoryPatternTokenizerFactory • StandardTokenizerFactory • ThaiTokenizerFactory • UAX29URLEmailTokenizerFactory • UIMAAnnotationsTokenizerFactory • UIMATypeAwareAnnotationsTokenizerFactory • WhitespaceTokenizerFactory • WikipediaTokenizerFactory © Recruit Co., Ltd., 2022. 146 Lucene の Tokenizer

Slide 147

Slide 147 text

Slide 148

Slide 148 text

Slide 149

Slide 149 text

Slide 150

Slide 150 text

英語の Tokenize は超簡単 “Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases.” WhitespaceTokenizer “Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases.” © Recruit Co., Ltd., 2022. 150

Slide 151

Slide 151 text

日本語の Tokenize は… “Elasticsearchは、様々なユースケースを解決する、分散型RESTful 検索/分析エンジンです。” ？ “Elasticsearchは、様々なユースケースを解決する、分散型RESTful 検索/分析エンジンです。” 単純には分割できない？？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 151

Slide 152

Slide 152 text

Slide 153

Slide 153 text

Ngram Tokenizer 一定の長さの文字列単位で分割「敵に塩を送る」 • Unigram: 1文字単位 ⇒ 「敵」「に」「塩」「を」「送」「る」 • Bigram: 2文字単位 ⇒「敵に」「に塩」「塩を」「を送」「送る」 • Trigram: 3文字単位 ⇒「敵に塩」「に塩を」「塩を送」「を送る」 Q: Bigram で「塩」を検索可能？！ A: No… 検索できない ⇒ N-gram ならば 2-1gram © Recruit Co., Ltd., 2022. 153

Slide 154

Slide 154 text

Ngram Tokenizer: 比較 Unigram vs Trigram 「敵に塩を」 • 長さ3以上の term ならできることに変わりはなし（「塩」は検索できない） • どんどん大きくなると、完全一致のようになり、検索とは何か？という問題になる（6-gramでは「敵に塩を送」さえ検索できない） • 速度には差がでる（Unigram より Trigram の方が速い） 4個のタームのマージ vs 2個のタームのマージ「敵」「に」「塩」「を」vs 「敵に塩」「に塩を」 ※「に」「を」のPosting List などは非常に大きい（はず） © Recruit Co., Ltd., 2022. 154

Slide 155

Slide 155 text

Slide 156

Slide 156 text

Japanese Tokenizer （Kuromoji） • 形態素解析エンジン • 辞書ベースで分割 • 「敵に塩を送った」 Surface form Part-of-Speech Base form Reading Pronunciati on 敵名詞,一般,*,* 敵テキテキに助詞,格助詞,一般,* に二二塩名詞,一般,*,* 塩シオシオを助詞,格助詞,一般,* をヲヲ送っ動詞,自立,*,* 送るオクッオクッた助動詞,*,*,* たタタ © Recruit Co., Ltd., 2022. 156

Slide 157

Slide 157 text

Ngram vs 形態素解析それぞれ、良いところと悪いところがある解決策：両方をもつハイブリッド index 効果＼手法 Ngram 形態素解析取りこぼし: 「目黒」で「中目黒」は hit? Good! = hit Bad… = No hit レレバンシー: 「京都」で「東京都」が hit? Bad… = hit Good! = No hit Index サイズ Bad… = 大 Good! = 小 © Recruit Co., Ltd., 2022. 157

Slide 158

Slide 158 text

Sudachi（形態素解析機）最近は「sudachi」が人気 © Recruit Co., Ltd., 2022. 158 https://github.com/WorksApplications/Sudachi • A: 医薬/品/安全/管理/責任/者 • B：医薬品/安全/管理/責任者 • C：医薬品安全管理責任者

Slide 159

Slide 159 text

Slide 160

Slide 160 text

Unicode のノーマライズこれは、検索に限らずどこでも使う！！（一般的なプログラミング言語全てで提供。ICU、ありがとう！） • ＡＢＣ ⇒ ABC • ﾄｳｷｮｳ ⇒ トウキョウ • ㌀ ⇒ アパート • ㈱ ⇒ 株式会社 © Recruit Co., Ltd., 2022. 160

Slide 161

Slide 161 text

Slide 162

Slide 162 text

Slide 163

Slide 163 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 163

Slide 164

Slide 164 text

Precision and Recall © Recruit Co., Ltd., 2022. 164 適合率と再現率理想と現実

Slide 165

Slide 165 text

適合率と再現率 Precision and Recall 検索結果が適合性：現実における理想の割合再現性：理想における現実の割合 © Recruit Co., Ltd., 2022. 165

Slide 166

Slide 166 text

理想の検索結果 C 実際の検索結果 B A 再現率＝ C A 適合率＝ B A © Recruit Co., Ltd., 2022. 166 適合率と再現率

Slide 167

Slide 167 text

意味：どれほど正確か？＝正確性＝ノイズを含まない比率実際の検索結果（B）に理想の結果（A）が含まれている割合理想の検索結果 C 実際の検索結果 B A © Recruit Co., Ltd., 2022. 167 再現率＝ C A 適合率＝ B A 適合率

Slide 168

Slide 168 text

意味：どれほど網羅しているか？網羅性＝取りこぼしが少ない比率理想の検索結果（C）の内、実際の検索結果として取得できた（A）割合理想の検索結果 C 実際の検索結果 B A © Recruit Co., Ltd., 2022. 168 再現率＝ C A 適合率＝ B A 再現率

Slide 169

Slide 169 text

• 適合率：正確性＝ノイズを含まない比率 • 再現率：網羅性＝取りこぼしが少ない比率理想の検索結果 C 実際の検索結果 B A 再現率＝ C A 適合率＝ B A 適合率と再現率 © Recruit Co., Ltd., 2022.

Slide 170

Slide 170 text

＝1 なんでも正しい1件しか返却しない！ ⇒ 最高 • 適合率を上げれば、再現率は下がり、、 • 再現率を上げれば、適合率が下がる。理想の検索結果 C 実際の検索結果 B A © Recruit Co., Ltd., 2022. 170 再現率＝ C 1 適合率＝ B A 極端な適合率

Slide 171

Slide 171 text

＝1 • 適合率を上げれば、再現率は下がり、 • 再現率を上げれば、適合率が下がる。なんでも全件返却する！ ⇒ 最高理想の検索結果 C A B 実際の検索結果 © Recruit Co., Ltd., 2022. 171 再現率＝ C A 適合率＝ B A 極端な再現率

Slide 172

Slide 172 text

Slide 173

Slide 173 text

Slide 174

Slide 174 text

Slide 175

Slide 175 text

Slide 176

Slide 176 text

• そもそも「理想の検索結果」とは？ • 機械的に作ることが可能ならば、それを検索結果してしまえば良い • 実際に10万件の結果がある場合、評価可能？！ • メジャーなクエリー1万件ある場合、評価が必要な件数は10億件 • 検索にヒットしなかった結果も評価しないといけない… • 全部で100万件あり、10万件ヒットしたとしても、残りの90万件も「理想の検索結果」か否かを評価… © Recruit Co., Ltd., 2022. 176 適合率と再現率の検索での非現実性

Slide 177

Slide 177 text

Slide 178

Slide 178 text

Slide 179

Slide 179 text

Slide 180

Slide 180 text

• クエリー「目黒」で、検索結果に「中目黒」を含めるべきか否か？！ • なかなか分からない • クエリー「京都」で、検索結果に「東京都」を含めるべきか？！ • 含めるべきではない（だろう） • 答えはあるのか？ • 多分、一般的な解はない • どうすればいいのか？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 180 検索結果の一般的な評価？

Slide 181

Slide 181 text

Slide 182

Slide 182 text

{ "_score" : 656.68774, "_source" : { "nikki_kuromoji" : "雪の目黒", "nikki_ngram" : "雪の目黒“ } }, { "_score" : 23.361103, "_source" : { "nikki_kuromoji" : "雨の中目黒", "nikki_ngram" : "雨の中目黒“ } } © Recruit Co., Ltd., 2022. 182 「Elasticsearch が何か出しているよ？」

Slide 183

Slide 183 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 183

Slide 184

Slide 184 text

Slide 185

Slide 185 text

TF-IDF and Okapi BM25b • 何なの？ – アルゴリズム • 入力は？ – 文章の集合 • 出力は？ – 各文章の各単語にスコアを付与 • スコアは何を表すの？ – 各文章の各単語の重要度 © Recruit Co., Ltd., 2022. 185

Slide 186

Slide 186 text

TF-IDF and Okapi BM25b • 何なの？ – アルゴリズム • 入力は？ – 文章の集合 • 出力は？ – 各文章の各単語にスコアを付与 • スコアは何を表すの？ – 各文章の各単語の重要度 Linux: 0.3 Windows:0.1 ぶり: 4.2 Linux: 1.3 Windows:2.3 まぐろ: 3.8 Linux: 5.4 FreeBSD:10.3 大根: 2.1 © Recruit Co., Ltd., 2022. 186

Slide 187

Slide 187 text

Slide 188

Slide 188 text

２つの文章での「Linux」 Linux Linux（リナックス、他の読みは後述）は、 UnixライクなOSカーネルである）。 OS オペレーティングシステム（英語: Operating System、 OS、オーエス）とは、コンピュータのオペレーション（操作・運用・運転）のために、ソフトウェアの中でも基本的、中核的位置づけのシステムソフトウェアである。通常、OSメーカーが組み上げたコンピュータプログラムの集合として、作成され提供されている。 … フリーなOSは、Linux、FreeBSD… … どちらの文章が「Linux」に関して重要度が高いか？！ = 価値が高いか？！＜直感的？定量的 © Recruit Co., Ltd., 2022. 188

Slide 189

Slide 189 text

Slide 190

Slide 190 text

TF-IDF • TF＝Term Frequency＝Termの頻度あるドキュメントの中で、どれだけその Term が出現したか？ ⇒ いっぱい出てくる単語は重要だ • IDF：IDF＝Inverse Document Frequency＝逆文章頻度ある Term が全体の中でどれほどレアか？ ⇒ レアな単語は重要だ • TF-IDF = TF×IDF あるドキュメント D の中の、Term T がどれほど重要か？は、（TF: D の中での T の頻出度）×（IDF: T の全体でのレア度） © Recruit Co., Ltd., 2022. 190

Slide 191

Slide 191 text

TF-IDF：TF＝Term Frequency＝Termの頻度 Linux Linux（リナックス、他の読みは後述）は、 UnixライクなOSカーネルである）。 Linux: 2 リナックス: 1 読み: 1 Unix: 1 一つの文章に現れる Term の出現回数沢山出現すればそれだけ重要 © Recruit Co., Ltd., 2022. 191

Slide 192

Slide 192 text

TF-IDF：IDF＝Inverse Document Frequency＝逆文章頻度 • Linux • である IDF ＝ log Term T が現れる文章数総文章数 • 野菜 • である • 野菜 • がある • Linux • がある • 肉 • である IDF(Linux) ＝ log 2 5 ＝ 0.39 IDF(である) ＝ log 3 5 ＝ 0.22 ＞定量的 Linux である © Recruit Co., Ltd., 2022. 192

Slide 193

Slide 193 text

TF-IDF：IDF＝Inverse Document Frequency＝逆文章頻度 • 逆である意味は？！ – 現れるドキュメントが、多ければ多いほど、重要度を下げたい（逆比例：「である」等は小、「しめ鯖」等は大） • log を取る意味は？！ – 非常に大きな総文章数の場合のためのノーマライズ（ノーマラナイズしないとTFの意味がなくなる） © Recruit Co., Ltd., 2022. 193 IDF ＝ log Term T が現れる文章数総文章数

Slide 194

Slide 194 text

Slide 195

Slide 195 text

TF-IDFの注意（良いところ）あるドキュメント D に対して Term が異なれば、TF-IDFも異なるしめ鯖 ⇒ 0.8492 Linux ⇒ 0.0234 月刊 Linux 2018/04/24 号今月の月刊 Linux では、カーネルの特集を… …ところでしめ鯖は美味しいですね。僕も… © Recruit Co., Ltd., 2022. 195

Slide 196

Slide 196 text

Slide 197

Slide 197 text

BM25: TF-IDFが不都合な場合 Linux Linux（リナックス、他の読みは後述）は、 UnixライクなOS カーネルである）。 Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux Linux … TF(Linux) ＝ 14,352 TF(Linux) ＝2 ＞これは不都合注）IDFはどちらも一緒 © Recruit Co., Ltd., 2022. 197

Slide 198

Slide 198 text

Slide 199

Slide 199 text

BM25の定義・TF = 単語(Linux)の出現数・IDF = 単語レア度(Linuxのレア度) ・DL = ドキュメントの単語数(23) ・avgDL = 全てのドキュメントの単語数の平均 (=320) ・２つのパラメータk1, b k1 は 2 が最も最適と言われている b は 0.75 が最も最適と言われている BM25(Linux) ＝ TF × IDF × TF+k1 ×(1-b+b× ) k1 + 1 avgDL DL © Recruit Co., Ltd., 2022. 199 Linux Linux（リナックス、他の読みは後述）は、 UnixライクなOS カーネルである）。

Slide 200

Slide 200 text

BM25の意味 BM25(Linux) ＝ TF × IDF × TF+k1 ×(1-b+b× ) k1 + 1 avgDL DL 単に単語を沢山もつ場合は減点↓ 単語を沢山もつ場合は一つの単語の価値を減点↓ 単語を沢山もつ場合は減点だがそれが平均に対して小さければ加点↑ ・TF = 単語の出現数・IDF = 単語レア度・DL = ドキュメントの単語数・avgDL = 全てのドキュメントの単語数の平均 © Recruit Co., Ltd., 2022. 200

Slide 201

Slide 201 text

BM25 and TF-IDF Linux はフリーのOSカーネルであり、… FreeBSDは Unix系のオープンソースの… 今年のじゃがいもはとても不作だった。日本ではこの時期のブリを特に「寒ブリ」と • Linux: 23 • OS: 11 • カーネル: 17 • は: 0.331 • あり: 3.65 • の: 0.003 • です: 0.0001 • は: 0.000053 • の: 0.023 • FreeBSD: 65 • OS: 9 • カーネル: 5 • じゃがいも: 42 • 不作: 58 • 今年: 2 • だった:0.003 • は: 0.00428 • の: 0.00084 • 寒ブリ: 90 • 日本: 3 • 時期: 1.8 • 特に: 0.2 • の: 0.00189 レアではないワードはスコア小特徴的 Term はスコア大 © Recruit Co., Ltd., 2022. 201

Slide 202

Slide 202 text

Slide 203

Slide 203 text

• クエリー「目黒」で、検索結果に「中目黒」を含めるべきか否か？！ • なかなか分からない • クエリー「京都」で、検索結果に「東京都」を含めるべきか？！ • 含めるべきではない（だろう） • 答えはあるのか？ • 多分、一般的な解はない • どうすればいいのか？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 203 検索結果の一般的な評価？

Slide 204

Slide 204 text

Slide 205

Slide 205 text

{ "_score" : 656.68774, "_source" : { "nikki_kuromoji" : "雪の目黒", "nikki_ngram" : "雪の目黒“ } }, { "_score" : 23.361103, "_source" : { "nikki_kuromoji" : "雨の中目黒", "nikki_ngram" : "雨の中目黒“ } } © Recruit Co., Ltd., 2022. 205 「Elasticsearch が何か出しているよ？」⇒ Okapi BM25b

Slide 206

Slide 206 text

Slide 207

Slide 207 text

Slide 208

Slide 208 text

Slide 209

Slide 209 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 209

Slide 210

Slide 210 text

そんなあなたへ nDCG • nDCG (= normalized Discounted Cumulative Gain) • 直訳すると「正規化された効果減少の累積報酬」 • ランキングの精度評価指標 • ランキングを行うシステムの評価に利用できるので、特に、検索だけがターゲットではない。例）レコメンドシステム、広告システム • nDCG も理想のランキングとの乖離具合を数値化 © Recruit Co., Ltd., 2022. 210

Slide 211

Slide 211 text

nDCG の仲間達 • nDCG • Precision@k • mAP (Mean Average Precision) • MMR (Maximal Marginal Relevance) © Recruit Co., Ltd., 2022. 211

Slide 212

Slide 212 text

Slide 213

Slide 213 text

Slide 214

Slide 214 text

nDCG：実際の検索結果クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子 © Recruit Co., Ltd., 2022. 214

Slide 215

Slide 215 text

nDCG：実際のカスタマーの行動クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 © Recruit Co., Ltd., 2022. 215

Slide 216

Slide 216 text

Slide 217

Slide 217 text

Slide 218

Slide 218 text

Slide 219

Slide 219 text

表示されたクリックされた CTR と CVR PV (Page View): 表示された回数 CTR = 表示された回数クリックされた回数 (Click Through Rate) © Recruit Co., Ltd., 2022. 219

Slide 220

Slide 220 text

表示されたクリックされた購入された CTR と CVR PV (Page View): 表示された回数 CTR = 表示された回数クリックされた回数 (Click Through Rate) CVR = 表示された回数購入された回数 (Conversion Rate) ※何を Conversion と考えるか？はサービス次第 © Recruit Co., Ltd., 2022. 220

Slide 221

Slide 221 text

Slide 222

Slide 222 text

Slide 223

Slide 223 text

nDCG：実際のカスタマーの行動クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 2位なのに頑張っている 4位なのに断トツ？！ 1位なのに普通かな ③と④は上下反転？！ © Recruit Co., Ltd., 2022. 223

Slide 224

Slide 224 text

nDCG：実際の結果クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 © Recruit Co., Ltd., 2022. 224

Slide 225

Slide 225 text

nDCG：理想の結果クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 © Recruit Co., Ltd., 2022. 225

Slide 226

Slide 226 text

nDCG：理想の結果クエリー「からし明太子」 ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入元々1位だったアドバンテージを考慮していない © Recruit Co., Ltd., 2022. 226

Slide 227

Slide 227 text

Slide 228

Slide 228 text

nDCG：スコア ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 S1=150 S2=110 S3=45 S5=60 S4=250 1. 各順位の結果はスコアをもっている（例: クリック数＋購入数×100） © Recruit Co., Ltd., 2022. 228

Slide 229

Slide 229 text

nDCG：Top 5 のスコア ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 S1=150 S2=110 S3=45 S5=60 S4=250 2. 各順位に応じて、ペナルティを与え、全体のスコアを計算 DCG5＝ S1 + + + … log2 S2 log3 S3 © Recruit Co., Ltd., 2022. 229

Slide 230

Slide 230 text

nDCG：理想の結果のDCG=iDCG (ideal DCG) ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 3. スコア順の DCG を求める＝ iDCG ⇒ DCG が MAX DCG5＝ S4 + + + … log2 S1 log3 S2 S4=250 S1=150 S2=110 S3=45 S5=60 © Recruit Co., Ltd., 2022. 230

Slide 231

Slide 231 text

Slide 232

Slide 232 text

Slide 233

Slide 233 text

nDCG：ちょっと改善してみる ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 © Recruit Co., Ltd., 2022. 233

Slide 234

Slide 234 text

nDCG：ちょっと改善してみる ① 辛子明太子ゴールデンサイズ ② 明太子！【送料無料】てんこ盛り ③ からし明太子高菜80g×2パック ④【送料無料】極上辛子明太子 1kg ⑤ パスタソース逸品からし明太子クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入クリック購入 © Recruit Co., Ltd., 2022. 234

Slide 235

Slide 235 text

Slide 236

Slide 236 text

Slide 237

Slide 237 text

Slide 238

Slide 238 text

Slide 239

Slide 239 text

Slide 240

Slide 240 text

実際の改善では？ • 「ドキュメントは新しい方が良さそうだ」 ⇒ 登録日時を考慮 • 「このクエリーのときにはこういう価格帯が良さそうだ」 ⇒ 価格帯を考慮 • 「あまり見られていなドキュメントにも可能性があるのでは？」 ⇒ 公平性を考慮 • 「ユーザーの評価も含めるべきではないか？」 ⇒ ユーザー評価を考慮 © Recruit Co., Ltd., 2022. 240 既成概念や過去の成功体験はありまり役に立たない ⇒ A/B テストの繰り返し

Slide 241

Slide 241 text

Slide 242

Slide 242 text

アジェンダ • 検索とは何か？ • 転置インデックスとは何か？ • 転置インデックスを実装するには？ • 分散検索とは何か？ • Term とは何か？ • 良い検索結果とは何か？ • 検索結果のスコアとは何か？ • 良いランキングとは何か？ • 良いランキングを作るとは何か？ © Recruit Co., Ltd., 2022. 242