esscore计算 ES(Estimated Readability Score)是一种用于估计文本可读性的方法。它通过分析文本中的词汇、句子结构和句子长度来确定文本的阅读难度。下面是一个超过1000字的ES计算示例: 1.首先,将文本分割为单词,统计文本中的总单词数。 2.统计文本中的句子数。 3.计算每个句子的平均单词数。将总单词数除以句子数...
es score默认公式 摘要: 1.ES评分概述 2.ES评分计算公式 3.ES评分应用场景 4.提高ES评分的方法 5.总结 正文: ES评分(Effective Score)是一种评估球员在比赛中表现的综合指标,旨在衡量球员对比赛的影响力。ES评分由美国篮球统计学家约翰·霍林斯(John Hollinger)提出,并被广泛应用于NBA等职业篮球联赛。下面我们将...
"name":"operation meigong river", "doubanScore":8.0, "actorList":[ {"id":3,"name":"zhang han yu"} ] } PUT /movie_index/movie/3 { "id":3, "name":"incident red sea", "doubanScore":5.0, "actorList":[ {"id":4,"name":"zhang chen"} ] } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
1.模糊查询计算匹配到的word和原来的word(匹配前的word)的相似度 2.term查询会包含找到该term所占的百分比 个别查询会结合TF-IDF的socre和其它因素,越多的query clause(查询子条件)匹配到,那么score就越高,具体来说,是query clause匹配得到的score联合起来计算出最终的score。
相关性算分(relevance score):简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度。 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表,那么如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢? 本质是一个排序问题,排序的依据是相关性算分。
1 function_score介绍 1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分,实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中,只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分,提高用户体验。
ES score 的默认公式为: ES = 100 + (X1 * W1) + (X2 * W2) +...+ (Xn * Wn) 其中,ES 表示 ES score,X1、X2、...、Xn 表示各个维度的得分,W1、W2、...、Wn 表示各个维度的权重。 3.ES score 的计算方法 ES score 的计算方法主要包括以下几个步骤: (1)确定评估维度:首先需要确定评估个...
平均值法是ES Score的最简单的计算方法。它将企业在社交媒体上的互动总数除以企业在社交媒体上发布的总数,得到一个平均值,即为ES Score。 ES Score =互动总数÷发布总数 例如,某企业在社交媒体上发布了100条信息,其中有50条被用户点赞、评论或分享,那么该企业的ES Score为50÷100=0.5。 这种计算方法简单易懂,...
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询分数进行相乘的形式来计算 score,发送 query 请...