Elasticsearch电商搜索分词效果调优

分词是搜索中非常核心的一步，下面通过一个案例介绍在没有专业分词系统的情况下，如何做分词性能的调优。

假设有下面几个商品的名称：

1. 女士香水
2. 香精
3. 矿泉水
4. 古驰香水
5. 蓝色经典男士淡香水
6. 女士背包

当搜索 “女士香水“(只是其中一个例子)的时候，如果分词分的过细，分出：女士、香水，返回的排序结果会是：

很明显女士背包并不应该排在最前面。

如果使用ik_max_word分词会分的过细，这种方案召回率很高，但是准确率低；
如果使用ik_smart分词，则会分的过粗，这种方案召回率低，但是准确率高。

因此，分词的结果对搜索对准确度有很大对影响。

研发可以根据客户对准确率和召回率对要求做取舍。

推荐对解决方法：

1.扩充专有词库。可以根据业务抽取出来专有词库，把词库更新到ik对自定义词库中。
2. 准确率高，使用ik_smart分词；召回率高，使用ik_max_word分词。

关于如何解决搜索“女士香水“的时候不让“女士背包“也搜索出来，请讨论。