沿用该文章里的数据https://www.cnblogs.com/MRLL/p/12691763.html 查询时发现,一模一样的name,但是相关度不一样 GET /z_test/doc/_search { "explain": false, "query": { "match_phrase": { "name": "测试" } } } 结果 { , "timed_out" : fal…

Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a document. The output is a single score that represents how well the document matches the query. In order to do this, the model represents both the docum…

Theory Behind Relevance Scoring Lucene (and thus Elasticsearch) uses the Boolean model to find matching documents, and a formula called the practical scoring function to calculate relevance. This formula borrows concepts from term frequency/inverse d…

Field-length norm How long is the field? The shorter the field, the higher the weight. If a term appears in a short field, such as a title field, it is more likely that the content of that field is about the term than if the same term appears in a mu…

1.简介 从接触yii框架到现在已经快有两个月了,但是自己对yii框架的了解程度并不是很深,并没有系统地去学习,仅仅只是在做项目的时候遇到不懂得知识才去翻手册. 在上一个项目中因为需要将关联的表的字段显示出来并且带搜索排序功能,这个在之前并没有接触过,因此在手册中查找了相关的资料把这个需求写出来了,并在有道云做了一些笔记,今天刚好是周末有时间就将它整理成一篇博客吧. 废话不多说,直接上步骤吧. 2.操作步骤 背景:这里针对GII自动生成的CURL中,增加关联表字段. 需求:A表中有一个字段pt_…

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结…

[python]Leetcode每日一题-搜索排序数组2 [题目描述] 已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ,数组中的值不必互不相同. 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转 ,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数).例如, [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下…

一.前言 上篇介绍了搜索结果高亮的实现方法,本篇主要介绍搜索结果相关性排序优化. 二.相关概念 2.1 排序 默认情况下,返回结果是按照「相关性」进行排序的--最相关的文档排在最前. 2.1.1 相关性排序(默认) 在 ES 中相关性评分 由一个浮点数表示,并在搜索结果中通过「 _score 」参数返回,默认是按照 _score 降序排列. 2.1.2 按照字段值排序 使用「 sort 」参数实现,可指定一个或多个字段.然而使用 sort 排序过于绝对,它会直接忽略文档本身的相关度,因此仅适合在…

GET /company/employee/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "range": { "age": { "gte": 30 } } } } }, "sort": [{ "join_date": { "order": "asc"…

When we run a simple term query with explain set to true (see Understanding the Score), you will see that the only factors involved in calculating the score are the ones explained in the preceding sections: PUT /my_index/doc/1 { "text" : "q…