剖析elasticsearch的评分计算过程es搜索结果是怎样的排序的？准备测试数据搜索剖析参数含义结论 es搜索结果是怎样的排序的？es的排序准则的相关度，根据搜索 关键词 计算关键词在一个文档中的得分，得分越高结果越靠前。那么计算的准则是什么？TF/IDFBM25这两种算法在这里我就先不做详细说明，看下图，两种算法的得分趋势图。TF/IDF会随着关键词出现的次数得分逐渐增高，ＢＭ25随着关键
norms参数norms参数会存储各种normalization因子用于查询时计算文档相对查询字段的相关分; norms虽然对于相关分计算有帮助,但需要额外的磁盘空间进行存储(一般每个文档的每个字段会额外占用一个字节的空间,即使该字段没有值也同样需要一字节空间),故而如果没有针对特定字段计算分数的必要,可以将该字段置为false,特别是针对只用于排序或聚合的字段; norms可以针对已存在值的字段
忽略 TF/IDF (忽略评分)有时候我们根本不关心 TF/IDF ， 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施： WiFiGarden（花园）Pool（游泳池）这个度假屋的文档如下： { "description": "A delightful four-
原创
2023-04-17 13:55:37
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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。&n
ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
Ignoring TF/IDFSometimes we just don’t care about TF/IDF. All we want to know is that a certain word appears in a field.WiFiGardenPoolThe vacation home documents look something like this:{ "descr
原创
2023-06-01 17:10:49
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理查询的时候会对搜索到的文档进行打分（filter方式不会打分）。1.boolean model 根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc，这一步是不会打分的。2.relevance score算法 &nb
概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个解释中就展示
介绍： 1、function_score是可以修改查询检索文档的分数，使用function_score必须定义一个查询和一个或多个函数，为查询返回的每个文档计算一个新的分数。function_score提供的评分函数： 1、weight : 设置一个float类型的权重值，使最终分数是查询分数与该权重值的乘积2、field_value_factor : 允许使用文档中的字段来影响分数GET /_s
一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1）boolean model根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的docquery "hello world" --> hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可
背景通过脚本改变评分背景近期有一个需求，需要对优惠券可用商品列表加个排序，只针对面值类的券不包括折扣券。需求是这样的，假设有一张面值券 50 块钱，可用商品列表 A 100、B 40、C 10，当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面。C 10
B 40
A 100其实排序有很多侧重，比如：1.根据用户利益最大化原则，排序列表应该是 B、C、A
文章目录1.ES相关性评分应用2.ES相关性评分算法2.1.TF-IDF算法2.2.EM25算法3.ES评分权重提升3.1.boost参数的使用3.2.布尔组合查询3.3.自定义打分函数 1.ES相关性评分应用全文检索与数据库查询的一个显著区别是它并不一定会根据查询条件做完全精确的匹配，在全文检索出的结果展示出来前，还会进行一次相关性评分并按评分降序排列，将那些与查询条件相关性高的文档排在最前面
概述查询上下文使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是ES最关键和重要的部分。相关度评分：_score概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符号预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后默认使用BM25。 排序：相关度评分为搜索结果的排序依据，默认情况下评分越高，则结果越靠前。元数据：_s
elasticsearch之查询结果过滤前言在未来，一篇文档可能有很多（是的，很多！不要被我们的示例这仨俩字段所迷惑）的字段，每次查询都默认给我们返回全部，在数据量很大的时候，是的，比如我只想查姑娘的手机号，你一并给我个喜好啊、三围什么的算什么？是要告诉洒家，hi，小老弟，要撩妹么？
所以，我们对结果做一些过滤，清清白白的告诉elasticsearch，小老弟，我只是查！水！表！准备数据PUT z
elasticsearch1.es初识1.1es的功能（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
分布式，搜索，数据分析
（2）全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from pro
Elasticsearch7.5 经验分享1查询 ES是非关系型数据库，可将两张表设置成父子关联表，查询一张表可将另一张表的相关信息带出来， 更多表的查询只能先查第一张表，遍历第一次查询结果，循环里进行二次、三次...的查询，后面的查询用Multi并行多个表的查询。 分页展示的话，一次展示几条，仅仅几条进行关联查询也只是勉强够用，做Excel批量导出这种功能，是完全不可以的，太慢了。 做分页展示它
深入理解Elasticsearch Pipeline聚集(2)在前文中我们讨论管道聚集的结构，带你学习了几个典型的管道聚集类型：导数、累加求和等。本文我们继续讨论管道聚集分析，主要包括统计、移动平均、移动函数、百分位、分组排序以及分组脚本等。示例数据仍然使用上文中的数据，这里不再说明。1. 统计管道聚集在度量聚集中，统计聚集计算索引中数值类型的统计指标，包括最小、最大、平均、求和以及次数。elas
ES中的自定义评分机制function_score主要用于让用户自定义查询相关性得分，。
原创
2022-12-07 19:29:58
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