这个初始评分范围为6-24分。 接下来,该初始评分会被转化为2-8的ES score。这个转化过程是通过使用一个评分表来完成的,该表是根据大量范例文章进行标定的。 例如,ES score为7会对应一个初始评分范围,比如18-20分。只要初始评分在这个范围内,就会被转化为ES score为7、如果初始评分不在一个精确的范围内,那么会...
"function_score": { "query": { "match": { "title": "ES" } }, "field_value_factor": { "field": "like" } } } } "hits": [ { "_score": 1.6540513, //原本是0.16540512 "_source": { "title": "ES 最高难度", "like": 10 } }, { "_score": 1.0154619, //原本是0.20309238 ...
"relation" : "eq" }, "max_score" : 0.15120466, "hits" : [ { "_index" : "demo", "_type" : "_doc", "_id" : "narolH0Byb0W9gti_JAl", "_score" : 0.15120466, "_source" : { "content
normalized_score = (x - min) / (max - min) 其中,normalized_score表示归一化的分数。 3. 重复步骤2,对所有的数据值进行归一化转换。 通过归一化分数,数据的取值范围被限制在0到1之间。这使得不同指标的数据可以进行直接比较,而不受绝对值大小的影响。归一化分数还可以帮助发现数据的规律和趋势,方便进行数据...
请注意,与 custom_score 查询不同,查询的分数乘以脚本评分的结果。 如果你想禁止这个,设置 “boost_mode”: “replace” 2、weight 权重评分 GET /_search { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "message": "elasticsearch" } }, "functions":[ { "weight":1.5 , "filter": ...
1.执行query得到原始的分数,与上文假设对应,即query_score分别是0.3、0.2、0.1。 2.执行自定义的打分函数,这一步会为每个文档得到一个新的分数,假设新的分数即func_score分别是1、3、5。 3.最终结果的 score 分数即result_score=query_score*func_score,对应假设的三个搜索结果最终的 score 分别就是0.3 * 1...
}//2.省份num衰减评分//利用衰减函数,设定在给定省份id(仅此id)对应的得分为0.5(以id+偏移量为原点,搜索偏移量范围得分为decay)ScoreFunctionBuilder<LinearDecayFunctionBuilder> provinceScoreFunction = ScoreFunctionBuilders.linearDecayFunction("provinceNum", provinceList.indexOf(province)+0.1, 0.1, 0, 0.5)...
之前说过score字段指定了文档的分数,使用查询会计算文档的分数,最后通过分数确定哪些文档更相关,返回哪些文档。 有的时候我们可能对分数不感兴趣,就可以使用filter进行过滤,它不会去计算分值,因此效率也就更高一些。 filter过滤可以嵌套在bool查询内部使用,比如想要查询在2000-3000范围内的所有文档,可以执行下面的命令: ...
ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的,因此也需要一定的时间。 查询上下文 是在 使用query进行查询时的执行环境,比如使用search的时候。 过滤器上下文: 在过滤器上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配?” 答案很简单,是或者不是。它不...