相关性算分 指文档与查询语句间的相关度,通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表   如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢? 本质问题是一个排序的问题,排序的依据是相关性算分,确定倒排索引哪个文档排在前面   影响相关度算分的参数: A. TF(Term Frequency):词频,即单词在文档中出现的次数,词频越高,相关度越高,计算公式: tf(t in d) = √frequency B. Document Frequency(DF):文档词频, 该词出现在多少篇文档中 C. ID…

一.基于词项与全文的搜索 1.词项 Term(词项)是表达语意的最小单位,搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term. Term的使用说明: 1)Term Level Query:Term Query.Range Query.Exists Query.Prefix Query.Wildcard Query: 2)在ES中,对于Term查询的输入是不做分词处理的,会将输入作为一个整体,在倒排索引中查找准确的词项,并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分: 3)通过C…

今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念--相关性算分.在查询 API 的结果中,我们经常会看到 _score 这个字段,它就是用来表示相关性算分的字段,而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度. 打分的本质其实就是排序,Elasticsearch 会把最符合用户需求的文档排在最前面. 在 Elasticsearch 5.0 之前,相关性算分算法采用的是 TF-IDF 算法,而在5.0之后采用的是 BM 25 算法.听到这也许你会比较疑惑,想知道这两个算法到底是怎么样的.别…

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的…

精细化.安装简易化及使用寿命长是现在数码电子产品的趋势发展,pogo pin连接器体积小而且弹簧伸缩式设计,可以更好的缩小数码电子产品的尺寸并且连接安装更加的简单方便,因此pogo pin连接器得到了连接器使用厂家的青睐.数码电子产品使用寿命的长短是大家最关心的问题,连接器的使用寿命在某种程度上决定了电子产品的使用寿命,那么影响pogo pin连接器使用寿命的因素有哪些? 1. 插拔问题插拔问题是影响pogo pin连接器使用寿命的重要因素,插拔力的控制是很难的,小了容易脱落,大了又会损坏.现在…

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的…

转自: http://lutaf.com/210.htm Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核…

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26000296-id-4932826.html 编码器用FMLE,用手机秒表作为延迟计算. 结论: 1. 影响延迟的三个重要因素:网络带宽不足延迟越大,服务器算法缓存越多延迟越大,编码gop越大延迟越大 2. 若只考虑服务器,NGINX-RTMP做源站时延迟在2-3秒以上. 3. 若只考虑服务器,SmartServer做边缘延迟最小在0.3秒,多级边缘服务器没有影响. 服务器结构如下: 源站:NGINX-RTMP 一级边缘:Sm…

关于如何用UnixBench,介绍文章很多,这里就不展开了.这里重点描述下它是如何算分的. 运行参数 碰到很多客户,装好后,直接./Run,就把结果跑出来了,然后还只取最后一个分值,比谁高谁低.下面列一下4C8G的结果: ------------------------------------------------------------------------ Benchmark Run: 一 6月 25 2018 20:25:47 - 20:54:19 4 CPUs in system;…

Photo by Pixabay from Pexels 前言:日常在使用Elasticsearch的搜索业务中多少会出现几次 "为什么这个Doc分数要比那个要稍微低一点?"."为什么几分钟之前还是正确的结果现在确变了?"之类的疑问. 抱着深入探究的学习态度还是决定要把相关度评分算法摸透,本文内容基于目前的7.14版本,尽量以通俗易懂的话语详细解释这些概念. 1. Elasticsearch中的相关性计算 在正式进入算法解析阶段之前,先一步一步的补足相关的概念知识,…