一.多shard场景下relevance score不准确问题 1.问题描述: 多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高. 2.解决 (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概率学的背景下,es都是在多个shard中均匀路由数据的…

一.多shard场景下relevance score不准确问题     1.问题描述:            多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高.     2.解决         (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概…

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…

原文:http://stackoverflow.com/questions/14580752/elasticsearch-gives-different-scores-for-same-documents 由于每个shard是一个独立的lucene 实例,所以TF/IDF也是独立计算的,每个分片的文章数量不同 如果两个相同内容落在了不同分片上,完全可能给出不同的评分 所以确保每个分片上有足够多的文章来减少评分在这种差异上的干扰 本地进行score的测试的时候,可以用单分片 + 0 备份来避免干扰…

Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法,能够解释Document的Score是怎么得来的,具体每一部分的得分都可以详细地打印出来.这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法,并且结合Lucene的源码做一个解释. 首先是测试用例,我使用"北京东路"来检索一个含有address域的文档. 然后是是输出,注意它有缩进,代表一个个的层级,下面以测试环境数据作为举例: { "value" : 0.7271681, "des…

面试:你懂什么是分布式系统吗?Redis分布式锁都不会?>>>   1.背景介绍 最近搞es搜索,match查询默认按照评分排序,发现有一部分数据评分一致,一开始也没注意,客户端调用分页的时候,突然发现数据重复错乱很严重.挖槽顿时觉得,挖槽怎么那么坑.from size 做分页,每次都是重新加载,所以评分一致的数据,顺序有可能会变化.在分页的临界点,容易导致数据重复. 2.寻求真经 2.1 百度谷歌 这个时候,度娘已经没用了,度娘都是什么深度分页,浅分页,不好意思,我这边深度不够深.赶紧…

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处…

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算,而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下,源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数. def get_fscore(self, fmap=''): """Ge…

#-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数 from __future__ import print_function import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据,含有其他属性 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 print("相关系数矩阵,即…

计算文档得分的因子: 文档权重(document boost):索引期赋予某个文档的权重值 字段权重(field boost):查询期赋予某个文档的权重值 协调因子(coord):基于文档中词项个数的协调因子,一个文档命中率查询中的词项越多,得分越高 逆文档频率(inverse document frequency):一个基于词项的因子,用来告诉评分公式该词项还有多么罕见,评分公式利用该因子,为包含罕见词项的文档加权 长度范数(length norm):每字段的基于词项个数的归一化因子(在索引期…