Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een zoek- en rankingstrategie voor jouw e-commerce kledingzoekmachine in OpenSearch, afgestemd op jouw gebruikers en data: 1. Relevantie en recentheid combineren - Gebruik een gescoorde zoekopdracht die zowel relevantie als recentheid prioriteert. - Stel een rankingfunctie in die de standaard relevantscore combineert met een recentheidsfactor, bijvoorbeeld door een decay-functie op de publicatiedatum of toevoegingsdatum. 2. Relevantie optimaliseren - Pas analyzers en tokenizers toe die geschikt zijn voor kleding-gerelateerde zoektermen. - Implementeer een multi-match query met gewichten voor zoekvelden zoals titel, beschrijving, en categorie. - Gebruik fuzzy matching voor typfouten en varianten. 3. Facetten en filters - Voeg facet- en filtermogelijkheden toe voor prijs en categorie. - Gebruik aggregaties om dynamische facetten te genereren, gebaseerd op de huidige zoekresultaten. 4. Boosting voor promoties - Voeg een veld toe dat aangeeft of een product gepromoot wordt (bijvoorbeeld: `is_promoted`). - Pas een boost toe op deze producten, bijvoorbeeld door een hogere score of een expliciete boost in de query. 5. Indexstructuur en mapping - Zorg dat relevante velden zoals datum, prijs, categorie, promotie-status en relevantie goed gemapt zijn. - Zorg dat de datum-velden als date worden geïndexeerd voor optimale prestaties. 6. Queryvoorbeeld ```json { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "jacks", "fields": ["titel^3", "beschrijving", "categorie"] } } ], "filter": [ { "range": { "prijs": { "gte": 0, "lte": 500 } } }, { "term": { "categorie": "jassen" } } ], "should": [ { "term": { "is_promoted": true } } ] } }, "sort": [ { "_script": { "type": "number", "script": { "lang": "painless", "source": "doc['publicatiedatum'].value.toInstant().toEpochMilli() / 86400000 + (_score * 2)" }, "order": "desc" } } ], "aggs": { "prijzen": { "range": { "field": "prijs", "ranges": [ {"to": 50}, {"from": 50, "to": 150}, {"from": 150, "to": 300}, {"from": 300} ] } }, "categorieen": { "terms": { "field": "categorie" } } } } ``` 7. Testen en finetunen - Voer regelmatig tests uit met echte gebruikersdata. - Pas de gewichten en boosting aan op basis van gebruikersfeedback en conversiegegevens. 8. Monitoring en optimalisatie - Houd zoekprestaties en gebruikersinteractie bij. - Optimaliseer de index en query’s op basis van verzamelde data. Wil je dat ik een specifiek uitgewerkt voorbeeld voor jouw dataset of verdere optimalisaties?

Hier is een gestructureerde zoek- en rankingstrategie voor jouw OpenSearch e-commerce omgeving: ## 1. Index Configuratie & Data Modeling ### Basis index mapping: ```json { "mappings": { "properties": { "title": {"type": "text", "analyzer": "dutch"}, "description": {"type": "text", "analyzer": "dutch"}, "categorie": {"type": "keyword"}, "prijs": {"type": "float"}, "promotie": {"type": "boolean"}, "aanmaakdatum": {"type": "date"}, "merk": {"type": "keyword"}, "materiaal": {"type": "keyword"}, "kleur": {"type": "keyword"}, "maat": {"type": "keyword"}, "populariteit": {"type": "integer"}, "voorraad": {"type": "integer"} } } } ``` ## 2. Zoekstrategie - Relevante Query's ### Primaire zoekquery (multi-match met boosting): ```json { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "{{zoekterm}}", "fields": [ "title^3", "description^2", "merk^2", "materiaal^1.5" ], "fuzziness": "AUTO" } } ] } } } ``` ## 3. Rankingstrategie - Function Score Query ### Geavanceerde ranking met meerdere factoren: ```json { "query": { "function_score": { "query": { "bool": { "must": [ {"multi_match": { "query": "{{zoekterm}}", "fields": ["title^3", "description^2", "merk^2"], "fuzziness": "AUTO" }} ] } }, "functions": [ { "filter": {"term": {"promotie": true}}, "weight": 2.0 }, { "exp": { "aanmaakdatum": { "scale": "30d", "decay": 0.5 } } }, { "field_value_factor": { "field": "populariteit", "factor": 1.5, "modifier": "log1p" } } ], "score_mode": "multiply", "boost_mode": "multiply" } } } ``` ## 4. Facetten & Filters ### Facet configuratie: ```json { "aggs": { "categorieen": { "terms": {"field": "categorie"} }, "prijs_ranges": { "range": { "field": "prijs", "ranges": [ {"to": 25}, {"from": 25, "to": 50}, {"from": 50, "to": 100}, {"from": 100} ] } }, "merken": { "terms": {"field": "merk"} }, "maten": { "terms": {"field": "maat"} }, "kleuren": { "terms": {"field": "kleur"} } } } ``` ## 5. Analyse & Optimalisatie ### Custom analyzer voor Nederlands: ```json { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "dutch_custom": { "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "dutch_stop", "dutch_stemmer" ] } } } } } ``` ## 6. Implementatie Tips 1. **Data kwaliteit**: Zorg voor gestandaardiseerde categorieën en consistente productinformatie 2. **Performance**: Gebruik filters voor facetten (niet query's) voor betere caching 3. **Monitoring**: Track zoektermen en klikgedrag voor verdere optimalisatie 4. **A/B testing**: Test verschillende boosting waarden voor promoties en recentheid ## 7. Query Template - Volledig Voorbeeld ```json { "query": { "function_score": { "query": { "bool": { "must": [ {"multi_match": { "query": "{{zoekterm}}", "fields": ["title^3", "description^2", "merk^2"], "fuzziness": "AUTO" }} ], "filter": [ {"term": {"categorie": "{{categorie}}"}}, {"range": {"prijs": {"gte": 10, "lte": 100}}} ] } }, "functions": [ {"filter": {"term": {"promotie": true}}, "weight": 2.0}, {"exp": {"aanmaakdatum": {"scale": "30d", "decay": 0.5}}}, {"field_value_factor": {"field": "populariteit", "factor": 1.5, "modifier": "log1p"}} ], "score_mode": "multiply", "boost_mode": "multiply" } }, "aggs": { "categorieen": {"terms": {"field": "categorie"}}, "prijs_ranges": {"range": {"field": "prijs", "ranges": [{"to": 25}, {"from": 25, "to": 50}, {"from": 50, "to": 100}, {"from": 100}]}} }, "size": 20, "from": 0 } ``` Deze strategie combineert tekstuele relevantie met jouw specifieke requirements: recentheid via exponential decay en promotie-boosting, terwijl de facetten gebruikers in staat stellen om efficiënt te filteren.