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,

BM25算法,通常用来作搜索相关性平分.一句话概况其主要思想:对Query进行语素解析,生成语素qi:然后,对于每个搜索结果D,计算每个语素qi与D的相关性得分,最后,将qi相对于D的相关性得分进行加权求和,从而得到Query与D的相关性得分.

相关度评分 _score 的目的 是为了将当前查询的结果进行排序,比较不同查询结果的相关度评分没有太大意义. _score的计算方式 score(q,d) = # score(q,d) 是文档 d 与查询 q 的相关度评分. · queryNorm(q) # 查询归一化因子,用来使查询结果之间能够相互比较,但意义不大,因为_score的目的并不是对不同查询进行比较,而是用来对查询结果进行排序 · coord(q,d) # 协调因子,对于多词查询,文档里出现的匹配词越多,该值越大. bool查询也

一.这篇博客已经讲的很清楚 http://blog.csdn.net/starzhou/article/details/51543209 补充:q:就是一个查询比如是hello world 则  t:表示,hello 和world

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关

ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度 摘要 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_

引言 Okapi BM25,一般简称 BM25 算法,在 20 世纪 70 年代到 80 年代,由英国一批信息检索领域的计算机科学家发明.这里的 BM 是"最佳匹配"(Best Match)的缩写,Okapi 是第一个使用这种方法的信息获取系统的名称.在信息检索领域,BM25 算法是工程实践中举足轻重的重要的 Baseline 算法.迄今为止距 BM25 的提出已经过去三十多年,但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异,是很多工程师首选的算法之一. 今天我们就来谈谈 BM25 算

原文出自:http://blog.csdn.net/wbia2010lkl/article/details/6046661 1.       BM25算法 BM25是二元独立模型的扩展,其得分函数有很多形式,最普通的形式如下: ∑  其中,k1,k2,K均为经验设置的参数,fi是词项在文档中的频率,qfi是词项在查询中的频率. K1通常为1.2,通常为0-1000 K的形式较为复杂 K= 上式中,dl表示文档的长度,avdl表示文档的平均长度,b通常取0.75 2.       BM25具体实现

https://blog.csdn.net/belalds/article/details/82667692 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎,java开发,包括: Lucene Solr Elasticsearch Katta.Compass等都是基于Lucene封装. 你可以想象Lucene系有多强大. 2.Sphinx搜素引擎,c++开发,简单高性能. 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:Lucene.Solr.Elasticsearch.Sphinx的特点和优劣势选型比较. L

前言 Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上. Lucene 可以说是当下最先进.高性能.全功能的搜索引擎库--无论是开源还是私有. 下面将从索引.相关性.TF−IDF与BM25相关性算法.查全率跟查准率来分析Elasticsearch的搜索. 倒排索引 说到倒排索引,就不得不说正排索引. 正排索引,由key查询实体的过程,使用正排索引,比如我们常用的MySQL索引到数据行的过程. 倒排索引由词查询文档的过程,使用倒排索引

我们将介绍使用function_score的基础知识,并介绍一些function core技术非常有用和有效的用例. 介绍 评分的概念是任何搜索引擎(包括Elasticsearch)的核心.评分可以粗略地定义为:找到符合一组标准的数据并按相关性顺序将其返回.相关性通常是通过类似TF-IDF的算法来实现的,该算法试图找出文本上与提交的查询最相似的文档.尽管TF-IDF及其表亲(例如BM25)非常棒,但有时必须通过其他算法或通过其他评分启发式方法来解决相关性问题.在这里,Elasticsearch的

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

boot接入elasticsearch 参考博客:https://blog.csdn.net/li521wang/article/details/83792552 项目源码demo:https://github.com/huanghuizhou/elasticsearch-demo 1 es相关安装 1.1 elasticsearch 安装 zip下载地址 https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-4-2

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

问题 使用 ElasticSearch 做搜索 时,比如用户输入 --> 柠檬,搜出来的结果 --> 柠檬汽水,柠檬味牙膏等在前面,真正想要的水果那个 柠檬 在后面.已经在中文分词中加了 柠檬,还是不管用,正常来说 tf.idf 都一样,影响排序的只有 field norms.按道理 “柠檬” 的 field length 最短,那么得分应该最高才对,为什么它没有排在第一位呢? 我这里补充一下:ElasticSearch5.x 以后使用的相关度算法为 BM25,但他仍然是一种相关性算法,只是对

前言 在介绍Lucene之前,我们来了解相关的历史. 有必要了解的Apache Apache软件基金会(也就是Apache Software Foundation,简称为ASF)是专门为运作一个开源软件项目的Apache 的团体提供支持的非盈利性组织,这个开源软件的项目就是 Apache 项目.最初,Apache基金会的开发爱好者开发并维护一个叫Apache的HTTP服务器.后来,Apache服务器越来越火,就启动了更多的项目,比如PHP.Java Apache以及更多的子项目.比如Jakart

一.  Sphinx简介 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎.意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果 相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据. Sphinx的特性如下: a)  高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒); b)  高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每

前一阵子尝试使用了一下Sphinx,一个能够被各种语言(PHP/Python/Ruby/etc)方便调用的全文检索系统.网上的资料大多是在linux环境下的安装使用,当然,作为生产环境很有必要部署在*nix环境下,作为学习测试,还是windows环境比较方便些. 本文旨在提供一种便捷的方式让Sphinx在windows下安装配置以支持中文全文检索,配置部分在linux下通用. 一.关于Sphinx Sphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎,商业授权(例如, 嵌入到其他程序中)需

一.  Sphinx简介 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎.意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果 相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据. Sphinx的特性如下: a)  高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒); b)  高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每

1.什么是SphinxSphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎,商业授权(例如, 嵌入到其他程序中)需要联系我们(Sphinxsearch.com)以获得商业授权.一般而言,Sphinx是一个独立的搜索引擎,意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式的XML数据.通过修改源代码,用户可以自行增加新的数据源(例