基于ES的门店搜索（大众点评）

随着互联网的飞速发展，人们日常活动越来越依赖于互联网，在线购物平台的门店和商品信息呈指数级增长，此时用户就难以从海量数据中找到自己感兴趣的内容。早期网上商城主要有两方面问题：一方面，用户通过搜索框搜索到的结果匹配程度不高；另一方面，基于好评、销量的规则推荐，致使只有少量的商品能够被推荐，不同用户喜欢的小众商品很难被其发现，缺乏个性化推荐能力。“长尾理论”认为，只要产品的存储和流通的渠道足够大，需求不旺或销量不佳的产品所共同占据的市场份额可以和那些少数热销产品所占据的市场份额相匹敌甚至更大，即众多小市场汇聚成可产生与主流相匹敌的市场能量。因此，构建一个高匹配程度的搜索和个性化推荐系统是必然的。