即function_score,这个之前有比较详细的讲解,更具体的案例应用和参数讲解见官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/function-score-query.html 在我的案例中使用的是在 policyTitle+textContent 中查询词语,并根据省份 + 分类得到一个比例与查
这样就可以在不排除某些文档的前提下对文档进行查询,搜索结果中存在只不过相似度分数相比正常匹配的要低; GET /test_score/_search {"query": {"boosting": {"positive": {"term": {"content":"elasticsearch"} },"negative": {"term": {"content":"like"} },"negative_boost":0.2} } } 应用场景:希...
_score 的评分越高,相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查询语句用于不同的目的: fuzzy 查询会计算与关键词的拼写相似程度,terms 查询会计算 找到的内容与关键词组成部分匹配的百分比,但是通常 relevance 是用来计算全文本字段的值相对于全文本检索词相似程...
3.1.1 Function Score 原理 自定义分数计算方式, 定义 function score 指定字段直接参与到相关度分数计算中,甚至可以替换掉 ES 的相关度算分, 自定义分数算法有几个关键点 query 内部使用 function_score 表明我要使用自定义相关度分数 function_score 内部 使用 field_value_factor 表明参与到分数计算的字段 设置,...
score_mode的作用是对functions中计算出来的多个得分做汇总计算,比如我用了是sum,就是指将上面random_score得到的打分和filter中得到的42分相加,也就是说第一条42.40192得分是random_score生成了0.40192再加上filter中得到了42分。score_mode默认是采用multiply,总共有6种计算方式: ...
在评分score计算公式中,k1这个参数控制着词频结果在词频饱和度中的上升速度。默认值为 1.2 。值越小饱和度变化越快,值越大饱和度变化越慢。 b这个参数控制着字段长归一值所起的作用, 0.0 会禁用归一化, 1.0 会启用完全归一化。默认值为 0.75 。 在上图中有2条曲线,下面那条比较平缓的就是使用BM25算法所计算...
2. script_score 按照官方的说法,使用script_score可以通过Groovy脚本编写一个函数,用来计算文档的评分。在这个函数里面可以访问文档的全部字段以及文档的默认评分,甚至还可以访问词频和逆向文档频率(不过福哥没有找到示例)。 Groovy是一个用来给Java程序做单元测试的辅助脚本,它和JavaScript非常相似,大家可以很容易上手的...
elasticsearch relevance score相关性评分的计算 一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述: 多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的...
从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示,展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集。下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分。 Lucene(或 Elasticsearch)使用 布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档, 并用一个名为 实用评分函数(practical scoring function...