在Lucene中把这种相关性称为得分(score),确定文档和查询有多大相关性的过程被称为打分(scoring)。 ES最常用的评分模型是 TF/IDF和BM25,TF-IDF属于向量空间模型,而BM25属于概率模型,但是他们的评分公式差别并不大,都使用IDF方法和TF方法的某种乘积来定义单个词项的权重,然后把和查询匹配的词项的权重相加作为整篇文档...
scoreFunctionBuilders.weightFactorFunction 是Elasticsearch 中用于自定义评分函数的一部分,特别是在 function_score 查询中使用。它允许你为不同的查询子句设置不同的权重,从而影响最终文档的得分。 输入参数 weight: 一个浮点数,表示该查询子句的权重因子。权重因子会乘以查询子句的基础得分,从而影响最终得分。功能...
FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] functions = {newFunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder( QueryBuilders.matchQuery("name","kimchy"), ScoreFunctionBuilders. randomFunction("ABCDEF")),newFunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder( ScoreFunctionBuilders.exponentialDecayFunction("a...
functionScoreQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", searchContent)); System.out.println("查询的语句:" + functionScoreQueryBuilder.toString()); Iterable<User> searchResult = userDao.search(functionScoreQueryBuilder); List<User> list= Lists.newArrayList(searchResult); return list; } ...