ElasticSearch源码解析（五）：排序（评分公式）

转载自：http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948

一、目的

一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以，否则被问起来为什么这个在前面，那个在后面不好办，因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下，虽然说还不是了解的很全部，但是大部分都看的差不多了，结合理论以及搜索的结果，做一个简单的介绍

二、Elasticsearch的打分公式

Elasticsearch的默认打分公式是lucene的打分公式，主要分为两部分的计算，一部分是计算query部分的得分，另一部分是计算field部分的得分，下面给出ES官网给出的打分公式：

score(q,d) =
queryNorm(q)
· coord(q,d)
· ∑ (
tf(t in d)
· idf(t)²
· t.getBoost()
· norm(t,d)
) (t in q)

在此给每一个部分做一个解释

queryNorm(q)：

对查询进行一个归一化，不影响排序，因为对于同一个查询这个值是相同的，但是对term于ES来说，必须在分片是1的时候才不影响排序，否则的话，还是会有一些细小的区别，有几个分片就会有几个不同的queryNorm值

queryNorm(q)=1 / √sumOfSquaredWeights

上述公式是ES官网的公式，这是在默认query boost为1，并且在默认term boost为1 的情况下的打分，其中

sumOfSquaredWeights =idf(t1)*idf(t1)+idf(t2)*idf(t2)+...+idf(tn)*idf(tn)

其中n为在query里面切成term的个数，但是上面全部是在默认为1的情况下的计算，实际上的计算公式如下所示：

三、实际的打分explain

在实际的时候，例如搜索“无线通信”，如下图所示，因为一些私人原因，将一些字段打码，查询的时候设置explain为true，如下图所示：

因为使用的是默认的分词器，所以最后的结果是将“无线通信”分成了四个字，并且认为是四个term来进行计算，最后将计算的结果进行相加得到最后的得分0.7605926，这个分数是“无”的得分+“线”的得分+“通”的得分+“信”的得分，四个term的得分如下图所示：

最后的得分是0.7605926=0.118954286+0.1808154+0.14515185+0.31567，与上述符合，因为四个词都出现了所以在这里面的coord=1,总分数的计算知道后，我们单看每一部分的得分的计算，以“无”为例进行介绍：

其中每一个term内部分为两部分的分数，一部分是queryweight，一部分是fieldweight，其中总分数=queryweight*fieldweight

例如此处queryweight=0.51195854，fieldWeight=0.2323514，所以总的分数就是0.118954286

queryweigth计算：

对于queryweight部分的计算分为两个部分idf和querynorm，其中idf的值是2.8618271，这个值是如何计算的呢

idf=1+ln(1995/(309+1))=2.8618271,说明在分片四里面共有1995个文档，召回了包含“无”的309个文档，因此为这个值

querynorm部分的计算：根据上面“无”“线”“通”“信”四个的分数计算，可以看到，idf的值分别为

无：2.8618271

线：3.1053379

通：2.235371

信：2.901306

所以按照计算公式

querynorm=1 / √2.8618271*2.8618271+3.1053379*3.1053379+2.235371*2.235371+2.901306*2.901306=0.1788922

所以queryweight部分的值是0.1788922*2.8618271=0.51195854

再次总结下此处的公式：queryweight=idf*queryNorm(d)

fieldweight部分计算：

idf的计算上边已经算过，在此不详细叙述

tf的值是在此处出现3次，所以为√3=1.7320508

fieldnorm的值不知道如何计算，按照公式计算不出来explain的值，网上资料说是编解码导致的，哪位朋友知道如何计算麻烦回复下，多谢

总结下fieldweight部分的计算公式：fieldweight=idf*tf*fieldnorm=1.7320508*2.8618271*0.046875=0.2323514

所以总体的计算就是

score=queryweight*fieldweight=idf*queryNorm(d)*idf*tf*fieldnorm=coord*queryNorm(d)*tf*idf^2*fieldnormview pl