rank_feature是es7.14才引入的,之前是没有的,需要注意。 rank_feature类型的字段可以对查询结果的_score字段产生影响,从而影响相关度排序。 rank_feature的值通常是一个正数,表示文档的重要性或得分。较高的值会使文档在搜索结果排序中排名更高。 若想使用rank_feature字段改变结果顺序,可以使用它进行排序,也可以在查...
Rank feature(排序功能) Record numeric feature to boost hits at query time. 记录数字特性以在查询时提高命中率。 Rank features(等级特性) Record numeric features to boost hits at query time. 记录数字特性以在查询时提高命中率。 Dense vector(密集的向量) Record dense vectors of float values. 记录浮点...
rank_feature(排名)类型的字段可以存储数字,并且对搜索文档的分数有所影响(搜索文档的分数就是用户搜索的内容和搜索返回文档的匹配度,分数越高,就表示匹配度越高) 这种字段类型在特定场景下非常有用,例如,当您需要根据某些特征对文档进行排序时。例如,电商网站中的产品排名,根据销量、评价等特征对产品进行排序。 rank_...
一个是 rank feature 字段,另一个是它的扩展,即使用值向量。 根据rank_feature 或 rank_features 字段的数值提高文档的相关性分数。 rank_feature 查询通常用在 bool 查询的 should 子句中,因此它的相关性分数被添加到 bool 查询的其他分数中。 将rank_feature 或 rank_features 字段的 positive_score_impact 设...
等级特征 Rank feature 一种记录数据点击特征的字段,通过这个字段可以尝试对数据点击率进行分析。 等级特征 Rank features 一种记录数据点击特征的字段,通过这个字段可以尝试对数据点击率进行分析。类似于rank_feature数据类型,但更适合于特征列表稀疏的情况。
(9)Rank feature:(Record numeric feature to boost hits at query time.) (10)Rank features:(Record numeric features to boost hits at query time.) (11)Dense vector:(Record dense vectors of float values.) (12)Sparse vector:(Record sparse vectors of float values.) ...
使用rank_feature查询:rank_feature查询可以根据特征字段对查询结果进行排序,以提高搜索结果的相关性。 推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云Elasticsearch:一个基于Elasticsearch的分布式搜索和分析服务,可以帮助用户快速构建、部署和管理Elasticsearch集群。 腾讯云云搜索:一个基于Elasticsearch的搜索引擎服务,可以帮助用户快速构建、部署和...
(9)Rank feature:(Record numeric feature to boost hits at query time.) (10)Rank features:(Record numeric features to boost hits at query time.) (11)Dense vector:(Record dense vectors of float values.) (12)Sparse vector:(Record sparse vectors of float values.) ...
（9）Rank feature：（Record numeric feature to boost hits at query time.）（10）Rank features：（Record numeric features to boost hits at query time.）（11）Dense vector：（Record dense vectors of float values.）（12）Sparse vector：（Record sparse vectors of float values.）（13）Search-as-...
ES索引Index相关操作ES数据类型、字符串类型text和keyword区别 ES索引Index相关操作ES数据类型、字符串类型text和keyword区别 1.查看索引以及删除之前的测试索引 1. 查看索引以及索引数量信息 liqiang@root MINGW64 ~/Desktop $ curl -X GET http://127.0.0.1:9200/_cat/indices % Total % Received % Xferd ...