query:必须存在,定义查询对象,用于查询需要返回的文档 script:必须存在,定义脚本对象,脚本用于计算查询返回的文档的评分 (备注:通过script_score查询计算的相关评分不能是负数,为了支持特定的查询优化,Lucene要求评分必须是正数或者0) min_score:可选,浮点型数值,当文档的评分低于此值的时候,将会被从搜索的结果中排除 ...
script_score 函数允许您包装另一个查询并选择性地使用脚本表达式从文档中的其他数字字段值派生的计算自定义它的评分。 这是一个简单的示例: GET /_search { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "message": "elasticsearch" } }, "script_score" : { "script" : { "source": ...
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请求并explain查看是否符合我们设定的需求: 总分:39.185825 1.查询得分:10.312058 由词语在policyTitle和textContent中的分数之和组成,正常√ 2.自定义得分:3.8000002 由script_score和衰...
{"query": {"function_score": {//1.查询评分"query": { "match": {"province": "湖北省"} },//2.script_score评分函数//在 Elasticsearch中,所有文档得分都是正的 32 位浮点数//script_score函数允许包装另一个查询并自定义它的评分,而且可以使用脚本表达式对索引中数字类型的字段进行计算评分"script_s...
"query": { "script_score": { "query": { "range": { "ts": { "from": 1577188652, "to": 1577188656, "include_lower": true, "include_upper": true, "boost": 1 } } }, "script": { "source": "1 / (1 + l2norm(params.vec, doc['vec']))", ...
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。
function_score 打分函数 function_score提供了以下几种打分的函数: •weight: 加权。•random_score: 随机打分。•field_value_factor: 使用字段的数值参与计算分数。•decay_function: 衰减函数 gauss, linear, exp 等。•script_score: 自定义脚本。
4. Script score 使用Painless 语言对查询结果进行灵活打分,他就是基础C# var 改成了def params._source.$fleid 或者 doc['$fleid '] 可以访问的文档的字段可用的函数 saturation,sigmoid ,randomScore ,cosineSimilarity GET /indexname/_search {"query": { "script_score": { "script": { "params": ...
function score 就是 elasticsearch 提供的一种通过函数来对相关性评分进行二次计算的方法。这里的函数可以大致分为两种。 第一种:script_score 我们开发人员自己通过 plain painless 进行编写的。 第二种:elasticsearch 提供的。 weight : 加权。 random_score : 随机打分。 field_value_factor : 使用字段的数值参与...
script_score: 自定义脚本。 weight weight加权,也就是给每个文档一个权重值。 示例: { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "message": "elasticsearch" } }, "weight": 5 } } } 例子中的 weight 是 5 ,即自定义函数得分func_score= 5 ,最终结果的 score 等于query_score*...