Elasticsearch搜索之best_fields分析
顾名思义,best_field就是获取最佳匹配的field,另个可以通过tie_breaker来控制其他field的得分,boost可以设置权重(默认都为1)。
下面从宏观上来讲的简单公式:
score=best_field.score*boost+other_fields*boost.score*tie_breaker。
实际计算远比这个公式复杂得多,还要考虑分片因素、出现位置、文档长短等。
评分算法请参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50623948。
假如有二个文档
doc1:
“title”: "我爱北京天安门,城上挂的是毛爷爷"
"body": "北京西路有美女,哪位男神去采呢?"
doc2:
"title" : "我的家在东北,松花江上唉"
"body" : "北京东路99号益丰近天安门城楼"
查询如下:
"bool" : { "should" : [ {"match" : {"title" : "北京东路" }}, { "match" : { "body" : "北京东路"}}]}
es返回的结果应该是什么呢?哪一个doc的得分更高一些?是不是跟预期一致?
我们预期是希望doc2得分更高,因为相关性更强一些。
其实不然,es的返回结果是doc1得分更高。why?
看看es是如何计算score的吧。
(1)执行should中的两个match
(2)叠加score
(3)乘以match到的clause数目(召回文档)
(4)除以所有clause数目(所有文档)
doc1中title和body中含有词干“北京”,因此两个match都成功
doc2中显然只有一个match能成功
第三步中差距出来了,doc1是2,doc2则是1.因此doc1得分比doc2要高。
其实这不是我们想要的结果。
这个例子中title和body是相互竞争的字段,我们想要的是最佳匹配,哪一个字段match的结果更好,就选用哪一个字段的score作为最终的score。
所以我们采用dis_max-query:
意义是:返回match到任何一个子查询的doc,哪一个doc的match结果做好,作为最后的score。
“query” : { "dis_max" : { "queries" : [ {"match" : {"title" : "北京东路"}}, {"match" : {"body" : "北京东路"}} ]}
现在,查询结果是我们想要的了,虽然doc1匹配数为2,但doc2中匹配度更高,有“北京东路”完整内容匹配,真所谓狭路相逢,勇者胜。
新情况有出现了:如果我们沿用dis_max查询“天安门美女”呢?
结果显示为doc1跟doc2是一样的score。原因在于:dis_max之选用单个最好匹配的score作为最后的score,二个文档中都包括了“天安门”。
doc1虽然title匹配了“天安门”,doby匹配了“美女”,但取最佳匹配也只能得1分,跟doc2相同。
显然这也不是我们想要的结果,我们觉得doc2得分应该高一些?如何调节?
我们需要综合考虑所有能match到的查询,同时还得考虑到最佳match的查询,因此tie_breaker参数出现了。
配合tie_breaker参数,score的计算过程是专业的
(1)获取最佳匹配的score
(2)获取其他匹配的score,乘以tie_breaker
(3)两者相加,规范化,作为score值
tie_breaker的参数值要同时考虑到最佳match和所有match,推荐0.1---0.4,如果是0的话,就只考虑最佳match了
multi_match query提供了上边的机制,通过制定type实现相同的效果:best_fields, most_fields,cross_fields.默认是best_field。
如下dis_max的query:
{ "dis_max" : { "queries" : [ { "match" : { "titile" : { "query" : "天安门美女", "minimun_should_match" : "50%" } } }, { "match" : { "body" : { "query" : "天安门美女", "minimun_should_match" : "30%" } } } ], "tie_breaker" : 0.3 } }
|
可以用下面的multi_match query代替:
{
|
fields字段支持通配符和单个字段提升boost(^),下面举个例子更清晰点,假如搜索关键字为“美女城楼”,首先会提取词干为“美女”,“城楼”
doc1与doc2分别是body与title各匹配一个,分值相同,若我们在title上加个权重,则会打破这分值,虽然匹配值一样,但加上权重,则doc2分值更高。
{
|
Elasticsearch搜索之best_fields分析的更多相关文章
- Elasticsearch搜索之cross_fields分析
cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法,这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很 ...
- Elasticsearch搜索之most_fields分析
顾名思义,most_field就是匹配词干的字段数越多,分数越高,也可设置权重boost. 下面是简易公式(详细评分算法请参考:http://m.blog.csdn.net/article/detai ...
- 一次 ElasticSearch 搜索优化
一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共 ...
- ElasticSearch搜索介绍四
ElasticSearch搜索 最基础的搜索: curl -XGET http://localhost:9200/_search 返回的结果为: { "took": 2, &quo ...
- elasticsearch indices.recovery 流程分析(索引的_open操作也会触发recovery)——主分片recovery主要是从translog里恢复之前未写完的index,副分片recovery主要是从主分片copy segment和translog来进行恢复
摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片 ...
- ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue
ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue 在ElasticSearch 线程池类型分析之SizeBlockingQueue这篇文章中分析了ES的fixed ...
- ElasticSearch 线程池类型分析之 ResizableBlockingQueue
ElasticSearch 线程池类型分析之 ResizableBlockingQueue 在上一篇文章 ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue的末尾, ...
- Elasticsearch搜索资料汇总
Elasticsearch 简介 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎,可以近实时的索引.检索数据.具备高可靠.易使用.社区活跃等特点,在全文检索.日 ...
- 看完这篇还不会 Elasticsearch 搜索,那我就哭了!
本文主要介绍 ElasticSearch 搜索相关的知识,首先会介绍下 URI Search 和 Request Body Search,同时也会学习什么是搜索的相关性,如何衡量相关性. Search ...
随机推荐
- Django|第一部
Django · Django流程 · Django url · Django view · Django form ①:Django流程介绍 MTV模式 注明的MVC模式:所谓MVC就是把web应用 ...
- NAT穿透进行P2P文件传输
实现一个简单的p2p文件传输,主要解决NAT穿透问题,使用tcp协议传输. NAT背景介绍 简介 NAT(Network Address Translation ,网络地址转换) 是一种广泛应用的解决 ...
- Alamofire源码解读系列(五)之结果封装(Result)
本篇讲解Result的封装 前言 有时候,我们会根据现实中的事物来对程序中的某个业务关系进行抽象,这句话很难理解.在Alamofire中,使用Response来描述请求后的结果.我们都知道Alamof ...
- APP H5 混合自动化使用说明 [基于 Appium+Python 系列]
背景 前几天接到H5开发人员那边的业务开发需求单,说想将H5接入到自动化系列中,特此记录分享一下. 环境前置准备 手机与电脑USB连接,开启USB调试模式,通过adb devices可查看到此设备. ...
- [POJ1028]Web Navigation(栈)
这题是01年East Central North的A题,目测是签到题 Description Standard web browsers contain features to move backwa ...
- ACM 重建二叉树
重建二叉树 时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 题目很简单,给你一棵二叉树的后序和中序序列,求出它的前序序列(So easy!). 输入 输入有多组数 ...
- vue入门 vue与react和Angular的关系和区别
一.为什么学习vue.js vue.js兼具angular.js和react的优点,并且剔除了他们的缺点 官网:http://cn.vuejs.org/ 手册:http://cn.vuejs.org/ ...
- 使用D3 Geo模块画澳大利亚地图
数据 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.因此做数据可视化前需要想明白2件事: 你有什么数据? 你要传达什么信息? 本文中的示例中,将以不同的颜色显示澳大利亚不同地区的客户数 ...
- UWP--页面传值
//匿名对象 private void Button1_OnClick(object sender, RoutedEventArgs e) { , name = "LBI" }); ...
- android添加权限--eclipse
首先进入清单文件 2.点击下面的permissions----Add 3.选择Uses permission-----OK 4.选择需要的权限 5.查看代码,,已经添加完毕