Elasticsearch学习之相关度评分TF&IDF

relevance score算法，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

Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法

Term frequency(TF)：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关

Inverse document frequency(IDF)：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关

示例：

搜索请求：hello world

doc1：hello, today is very good
doc2：hi world, how are you
比如说，在index中有1万条document，hello这个单词在所有的document中，一共出现了1000次；world这个单词在所有的document中，一共出现了100次
doc2更相关

Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱

doc1：{ "title": "hello article", "content": "babaaba 1万个单词" }
doc2：{ "title": "my article", "content": "blablabala 1万个单词，hi world" }

hello world 在整个index中出现的次数是一样多的

doc1 更相关，title field更短

分析一个document是如何被匹配上的

GET /test_index/test_type//_explain
{
    "query": {
        "match": {
            "test_field": "test hello"
        }
    }
}