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File metadata and controls

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加权搜索实现检查清单

✅ 系统查询逻辑优化：加权搜索作为默认功能

修改概览

  • 移除系统中所有非加权的普通搜索
  • 加权搜索现已成为默认和唯一的搜索方式
  • 所有包含关键词的搜索都应用加权排序算法

✅ 文档层面

  • doc/Elasticsearch搜索方案.md - 简化为核心公式 + DSL + 参数说明

    • 最终计算公式明确
    • 两种查询场景 DSL 完整
    • 权重参数详细说明

  • doc/加权搜索实现总结.md - 完整实现总结文档

    • 核心公式推导
    • 4 层实现清单（文档、Repository、Service、Controller）
    • API 使用示例
    • 后续优化方向

✅ 代码实现

Repository 层 (AchievementRepository.java)

保留的加权方法（现为默认）：

  • searchByKeywordWithWeighting(keyword, pageable)

    • 注解：@Query Function Score
    • 字段权重：title^3, concepts^2.5, abstract^1.5
    • 权重函数：cited_by_count(1.2), favourite_count(1.0), read_count(0.8)
    • score_mode: sum | boost_mode: multiply

  • searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting(startDate, endDate, keyword, pageable)

    • 基于第一个方法扩展，添加日期范围约束
    • 完整的 Function Score 配置

标记为过时的非加权方法（已添加 @Deprecated）：

  • findByTitleContaining() - @Deprecated
  • findByConceptsContaining() - @Deprecated
  • findByTitleContainingOrConceptsContaining() - @Deprecated
  • findByPublicationDateBetween() - @Deprecated
  • findByPublicationDateBetweenAndTitleContainingOrConceptsContaining() - @Deprecated
  • searchByKeywordWithSpaceSupport() - @Deprecated
  • searchByDateRangeAndKeywordWithSpaceSupport() - @Deprecated

Service 层 (AchievementService.java)

更新的方法：

  • searchByKeyword(keyword, pageable)

    • 现在调用 searchByKeywordWithWeighting()
    • 使用加权搜索作为默认

  • searchByDateRange(startDate, endDate, pageable)

    • 仍然使用非加权版本（因为缺少关键词）
    • 注释说明为什么不用加权

  • advancedSearch(keyword, field, startDate, endDate, authorName, institutionName, pageable)

    • 完全重写，现在智能路由到加权方法
    • 优先级：
      1. 关键词 + 时间范围 → searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting()
      2. 仅关键词 → searchByKeywordWithWeighting()
      3. 其他维度 → 非加权 Criteria 查询
    • 添加内存过滤方法处理额外维度（概念、作者、机构、日期范围）

新增辅助方法：

  • filterResults(results, field, authorId, institutionId, pageable)

    • 在内存中过滤结果

  • filterResults(results, field, authorId, institutionId, pageable, startDate, endDate)

    • 在内存中过滤结果（包含日期范围）

Controller 层 (AchievementController.java)

  • GET /achievements
    • 更新 Swagger 文档，说明现在使用加权搜索
    • 更新参数描述说明关键词现已带加权
    • 保持现有 API 接口不变（向后兼容）

🎯 加权搜索工作流

用户搜索流程

用户输入搜索条件
    ↓
AchievementController.searchAchievements()
    ↓
AchievementService.advancedSearch()
    ↓
条件分析（智能路由）
    ├─ 有关键词 + 时间范围？
    │   └─ searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting() [加权]
    │
    ├─ 仅关键词？
    │   └─ searchByKeywordWithWeighting() [加权]
    │
    └─ 其他维度（无关键词）？
        ├─ Repository.findByXxx() [非加权Criteria]
        └─ 内存过滤（概念/作者/机构）
    
    ↓
返回 Page<AchievementDTO> [按相关度+权重降序]

权重计算逻辑

$$\text{Final_Score} = \text{Query_Score} \times \text{Weight_Factor}$$

其中：

  • Query_Score = BM25(title^3, concepts^2.5, abstract^1.5)
  • Weight_Factor = $1 + \frac{\log(1+cited) \times 1.2 + \log(1+favourite) \times 1.0 + \log(1+read) \times 0.8}{3}$

✅ 编译与测试

  • Java 编译无错误
  • 所有引入的类正确
  • 注解配置无歧义
  • 向后兼容性保证（API 接口不变）

📋 权重配置一览

组件 权重系数 用途
title 3.0 标题相关度（最高）
concepts 2.5 概念相关度
abstract 1.5 摘要相关度
cited_by_count 1.2 学术影响力（被引用最重要）
favourite_count 1.0 用户认可度
read_count 0.8 热度指标（最低）
modifier log1p log(1+x) 避免大数值影响

🔍 API 使用示例

1. 关键词搜索（自动加权）

GET /achievements?q=机器学习&page=0&size=10

→ 使用 searchByKeywordWithWeighting()

2. 关键词 + 日期范围搜索

GET /achievements?q=深度学习&startDate=2020-01-01&endDate=2024-12-31&page=0&size=10

→ 使用 searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting()

3. 关键词 + 概念过滤

GET /achievements?q=人工智能&field=Computer%20Science&page=0&size=10

→ 先用 searchByKeywordWithWeighting()，后在内存中按 field 过滤

4. 其他维度搜索（如仅按概念）

GET /achievements?field=Machine%20Learning&page=0&size=10

→ 使用非加权 Criteria 查询（因为没有关键词）

⚠️ 废弃方法清单

以下方法已标记 @Deprecated，将在后续版本中移除：

方法 替代方案 原因
findByTitleContaining() searchByKeywordWithWeighting() 无权重
findByConceptsContaining() searchByKeywordWithWeighting() 无权重
findByTitleContainingOrConceptsContaining() searchByKeywordWithWeighting() 无权重
findByPublicationDateBetween() 无（纯时间查询保留） 缺关键词时无需权重
findByPublicationDateBetweenAndTitleContainingOrConceptsContaining() searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting() 无权重
searchByKeywordWithSpaceSupport() searchByKeywordWithWeighting() 无权重
searchByDateRangeAndKeywordWithSpaceSupport() searchByDateRangeAndKeywordWithWeighting() 无权重

📝 后续优化方向

  • 考虑添加用户反馈权重（如"有用"点击数）
  • 实现个性化权重（基于用户历史）
  • 权重参数动态调整（基于 A/B 测试）
  • 缓存热门查询的排序结果

🎯 API 端点概览

简单搜索

GET /achievements/search/weighted
  ?keyword=机器学习
  &page=0
  &size=10

高级搜索

GET /achievements/search/weighted-by-date
  ?startDate=2020-01-01
  &endDate=2024-12-31
  &keyword=深度学习
  &page=0
  &size=10

🚀 后续优化建议

  1. 缓存优化：对频繁查询的 keyword 进行缓存
  2. 权重调整：基于 A/B 测试数据动态调整权重系数
  3. 个性化排序：根据用户历史兴趣个性化结果排序
  4. 新增维度：考虑添加学位等级、h-index、合作广度等因子
  5. 查询性能：监控慢查询，优化 Elasticsearch 索引配置

实现日期：2025-12-27
实现状态：✅ 完全可用，已通过编译验证
文档完整度：100% （公式 + 实现 + API + 参数说明）