相关度评分 _score 的目的

是为了将当前查询的结果进行排序，比较不同查询结果的相关度评分没有太大意义。

_score的计算方式

score(q,d)  =    # score(q,d) 是文档 d 与查询 q 的相关度评分。

          · queryNorm(q)      # 查询归一化因子，用来使查询结果之间能够相互比较，但意义不大，因为_score的目的并不是对不同查询进行比较，而是用来对查询结果进行排序

          · coord(q,d)        # 协调因子，对于多词查询，文档里出现的匹配词越多，该值越大。 bool查询也遵循这个规则。Lucene中同义词查询会自动禁用这个值（优秀！）。

          · ∑ (

              · tf(t in d)

              · idf(t)²

              · t.getBoost()

              · norm(t,d)

            ) (t in q)

原文

优化查询结果的方法

  1. 设置boost参数在一个查询上、某些索引上
  2. 使用查询结构修改相关度
  3. 使用boosting查询，对包含不想要的词的查询结果进行降级
  4. function_score查询：这个查询可以使两个效果融合：可以仍然根据全文相关度进行排序，但也会同时考虑最新发布文档、流行文档、或接近用户希望价格的产品。

    3.1 field_value_factor：需要有一个专门的字段，存储数值，以这个数值进行调试

    3.2 functions：可以用来对不同搜索词加权

    3.3

Elasticsearch相关度评分_score的更多相关文章

  1. Elasticsearch由浅入深（十）搜索引擎：相关度评分 TF&IDF算法、doc value正排索引、解密query、fetch phrase原理、Bouncing Results问题、基于scoll技术滚动搜索大量数据

    相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequen ...

  2. ElasticSearch7.3学习(二十四)----相关度评分机制详解

    1.算法介绍 relevance score(相关性分数) 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 freque ...

  3. 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 doc ...

  4. elasticsearch查询之keyword字段的查询相关度评分控制

    一.数据情况 purchase记录每个用户的购买信息: PUT purchase { "mappings":{ "properties":{ "id& ...

  5. ES搜索排序，文档相关度评分介绍——Vector Space Model

    Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a do ...

  6. ES搜索排序，文档相关度评分介绍——TF-IDF—term frequency, inverse document frequency, and field-length norm—are calculated and stored at index time.

    Theory Behind Relevance Scoring Lucene (and thus Elasticsearch) uses the Boolean model to find match ...

  7. ES搜索排序，文档相关度评分介绍——Field-length norm

    Field-length norm How long is the field? The shorter the field, the higher the weight. If a term app ...

  8. elasticsearch 深入 —— 相关度控制

    控制相关度 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库, 只需检查文档(或关系数据库里的行)是否与查询匹配. 布尔的是/非匹配是全文搜索的基础,但不止如此,我们还要知道每个文档与查询的相 ...

  9. ElasticSearch快速指南

    ElasticSearch是基于Apache Lucene的分布式搜索引擎, 提供面向文档的搜索服务. 安装ElasticSearch 文档 创建文档 访问文档 更新文档 删除文档 索引 分析器 类型 ...

随机推荐

  1. python2.7 加密模块 解决各种坑

    1 Python27 安装crypto Windows安装 在Windows上安装的时候直接 pip install pycrypto会报错,参考:http://blog.csdn.net/teloy ...

  2. cudaMemcpy2D介绍

    cudaMemcpy2D( d_A, // 目的指针 d_pitch, // 目的pitch bmp1, // 源指针 sizeof(int)*2, // 源数据pitch sizeof(int)*2 ...

  3. xpath模块

    W3School官方文档:http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp 我们使用xpath主要是获取网页数据的,之前一直是使用bs4,xpath也是最近了解到的 ...

  4. TryParse()的用法

    DateTime dt = new DateTime(); DateTime.TryParse(txtName.text.trim(),out dt); string str1 = dt.ToStri ...

  5. 微信 php 获取token 第二次失败解决办法

    第一次成功了,第二次总是失败,很简单,session问题 clearstatcache(); $_SESSION = ''; $_COOKIE = ''; //获得参数 signature nonce ...

  6. 基于mybatis设计简单信息管理系统1

    驼峰式命名法 骆驼式命名法就是当变量名或函数名是由一个或多个单词连结在一起,而构成的唯一识别字时,第一个单词以小写字母开始:第二个单词的首字母大写或每一个单词的首字母都采用大写字母,例如:myFirs ...

  7. 01U盘PE系统制作方法

    1. 需要的工具和安装包:WinPE镜像文件 WinPE_x86.iso .已制作好的另一个启动盘(下文以映像总裁为例,当然也可以使用大白菜.U启动等) . 电脑.准备制作PE系统的空U盘 2. 还原 ...

  8. 汇编:实现C语言的 ||与&&运算

    ;C程序转汇编(或运算链接) DATAS SEGMENT a Dw b dw cc dw d dw m dw n dw string db dup(?) DATAS ends CODES SEGMEN ...

  9. SQLSERVER 数据库恢复挂起的解决办法

    如果你的数据库还处于挂起状态,请把我下面代码的test改为你的库名,然后执行完,刷新就正常了: USE masterGOALTER DATABASE test SET SINGLE_USERGOALT ...

  10. 一个简单的WPF MVVM实例【转载】

    引用地址:http://blog.csdn.net/yl2isoft/article/details/20838149 1 新建WPF 应用程序WPFMVVMExample 程序结构如下图所示. 2  ...