_score * ((doc['mReadC'].value + 0.0) / 100 + 1) 应用到ES的query里,需要将script_score放到function_score里面,因为script_score是function_score的一种方式,具体到上面的例子就是这个样子的: { "from": 0, "size": 10, "query": { "function_score":
比如衰减规模是 500 米,衰减值是 0.5,那么在 500 米的时候分值就是 0.5,具体衰减速率由函数曲线决定衰减值(decay):该字段可以被接受的值(默认为 0.5),相当于一个分界点,具体的效果与衰减的模式有关2. script_score:自定义脚本评分, 主要就是我们编写脚本的地方...
script_score是Elasticsearch中function_score查询的一种功能强大的方式,它允许用户使用内置Painless脚本语言或其他支持的语言来动态计算每个文档的评分。 自定义评分:script_score允许用户根据自定义的逻辑来计算文档的评分。例如,在一个问答论坛中,可以根据回答数量和点赞数来计算文档的质量评分。 结合dense_vector:在向量...
自定义得分:3.8000002 由script_score 和衰减函数 linear 的得分 2.8+1 组成,正常√ 其中script_score 由分类决定,如果分类与用户的用户画像分类匹配,返回指定权重的分数,用户画像由类似 {金融贸易 = 0.70000005, 医疗健康 = 0.1, 其他 = 0.1, 工业 = 0.1} 形式构成,说明用户常看金融类,那么金融类的得分会更高...
"script": { "source": "_score" } } } } ``` 在上面的示例中,"query"部分定义了一个简单的全文检索查询,"script_fields"部分定义了一个脚本字段,其中使用了内置的"_score"变量来获取文档的评分。在查询结果中,将会包含一个名为"document_score"的字段,它的值就是文档的评分。 需要注意的是,使用脚本字...
"script_score" : { "query" : { "match": { "message": "elasticsearch" } }, "script" : { "source" : "doc['likes'].value + _score " } } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Vector查询支持 这类查询目前有cosineSimilarity 和 dotProduct两类函数支持,只能应用在...
可以将表达式脚本用于script_score、script_fields、排序脚本和数字聚合脚本,只需将lang参数设置为expression。 script脚本修改文档 修改文档时,通过ctx._source.fieldname来指定某个字段 POSTpigg_test/_update/1 { "script":"ctx._source.age += 1"
这里的field_value_factor就对相当script_score的sqrt(10 * doc['rank'].value),这里的factor是乘以多少倍,默认是1倍,missing是如果没有这个字段默认值为1,modifier是计算函数,field是要计算的字段。 modifier计算函数有以下类型可以选择 衰减函数Decay functions的使用 ...
存储脚本(stored script) 脚本可以使用_scripts端点存储在集群状态中并从集群状态检索。 下面是使用位于/_scripts/{id}的存储脚本的示例。 首先,在集群状态下创建名为calculate-score的脚本: POST _scripts/calculate-score {"script": {"lang":"painless","source":"Math.log(_score * 2) + params.my_modifie...
假设你已经找到了最高评分 max_score 和最低评分 min_score,你可以在查询中使用一个脚本来进行归一化: { "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "script_score": { "script": { "source": "(_score - params.min) / (params.max - params.min)", ...