UnixBench算分介绍

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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;…

Lucene TF-IDF 相关性算分公式(转)

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…

Solr相似度算法一：Lucene TF-IDF 相关性算分公式

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…

Lucene TF-IDF 相关性算分公式

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…

ElasticStack学习（九）：深入ElasticSearch搜索之词项、全文本、结构化搜索及相关性算分

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…

影响ES相关度算分的因素

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…

Elasticsearch从入门到放弃：浅谈算分

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…