elasticsearch[七]：ES评分规则详解 一、需求 因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。...其他模型如 Okapi-BM25 存在并且在 Elasticsearch 中可用。TF/IDF 是默认值，因为它是一种简单、高效的算法，可以产生高质量的搜索结果，并且经受住了时间的考验。)...3.tf--词频 4.idf--逆文档频率 5.t.getBoost()--查询提升 用于增加查询中某个字段的重要性：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch...总结 查询分数 = 分词分数之和 分词分数 = boost 提升 * tf 词语出现频率 * idf 词语在所有文档的此字段中出现频率，其他的参数根据需求设定 三、ES 自定义评分规则 即 function_score...在我的案例中使用的是在 policyTitle+textContent 中查询词语，并根据省份 + 分类得到一个比例与查询分数进行相乘的形式来计算 score，发送 query 请求并 explain
2.3、生成查询计划 在 Elasticsearch 中，生成查询计划的过程包括确定查询类型（如 match、term、range 等），确定要查询的字段和值，然后根据这些信息生成查询计划，描述了如何在倒排索引上执行查询...相关性评分的作用主要体现在以下几个方面： 排序：在返回查询结果时，Elasticsearch 会根据相关性评分对结果进行排序。评分越高的文档，被认为与查询条件的匹配程度越高，因此会被排在更前面。...同一个文档对于不同的查询条件，可能会有不同的评分。 3.2、TF-IDF 原理 TF-IDF（词频-逆文档频率）算法用于评估一个词对于一个文件集或语料库中的某个文件的重要程度。...当执行全文搜索时，Elasticsearch 会根据查询的词项找到对应的文档列表，然后根据一定的评分规则（如 TF-IDF）计算每个文档的相关性得分，并按得分排序返回结果。...这些查询类型可以满足各种复杂的搜索需求，如单词搜索、短语搜索、布尔搜索等。 4.2、多值搜索 在 Elasticsearch 中，如果你需要对多个值进行搜索，可以使用 terms 查询。
2、Elasticsearch相关性是如何控制的？ 结构化数据库如Mysql，只能查询结果与数据库中的row的是否匹配？回答往往是“是”、“否”。...而全文搜索引擎Elasticsearch中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。 实现相关度排序的核心概念是评分。 _score就是Elasticsearch检索返回的评分。...查询中的每个子句都将有助于文档的得分。 3、Elasticsearch 如何计算评分？...它会影响文档是否包含在结果中，但不会影响文档的评分方式。在must_not里还可以显式指定任意过滤器，以基于结构化数据包括或排除文档。 filter：必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。...5.4.2 适用场景 支持针对复杂查询的自定义评分业务场景。 5.4.3 实战一把 实战问题1：如何同时根据 销量和浏览人数进行相关度提升？
本文将解释这一新功能如何帮助改进文本搜索中的文档排名，并介绍如何在Elasticsearch中实现它。...这些分数可以从Elasticsearch中获得。文档属性（例如，产品价格，发布日期）：直接从存储的文档中提取的特征。受欢迎度指标（例如，点击率，浏览量）：文档的受欢迎程度或访问频率的指标。...受欢迎度指标可以通过搜索分析工具获得，Elasticsearch提供现成的工具。评分函数将这些特征结合起来，为每个文档生成最终的相关性分数。分数越高，文档在搜索结果中的排名越高。...在Elasticsearch查询DSL中进行评分考虑以下示例查询：{ "query": { "function_score": { "query": {...要开始实现LTR的旅程，请务必访问我们的notebook，了解如何在Elasticsearch中训练、部署和使用LTR模型，并阅读我们的文档。
多字段匹配 multi_match-多字段匹配：如 搜索"小云" 只要name或者car字段中包含 "小云" OR "小" OR "云" 等分词都会被查找出来 GET /sunny/user/_search...结构查询语法 精确匹配 term-将按照存储在倒排索引中的确切字词进行操作，这些查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，而不是全文本字段。...综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值 为下面查询socre了解做简单的铺垫 elasticsearch的搜索评分逻辑。...进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次相关性的评分score;然后会根据这个score从大到小的排序，依次展示给客户端 如何计算评分？...Elasticsearch使用的计算评分公式TF-IDF算法的实用计算公式如下: score(q,d) coord(q,d)queryNorm(q)(tf (tind)idf (t)2
然而，这个查询的结果在三个地方提到了 mary ： 有一个用户叫做 Mary 6条微博发自 Mary 一条微博直接 @mary Elasticsearch 是如何在三个不同的字段中查找到结果的呢？...如 数据输入和输出 中解释的， 索引中每个文档都有 类型 。每种类型都有它自己的 映射 ，或者 模式定义 。映射定义了类型中的域，每个域的数据类型，以及Elasticsearch如何处理这些域。...filter必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。 由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询，所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。...在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回， 默认排序是 _score 降序。 有时，相关性评分对你来说并没有意义。...你可以根据一些不同的字段进行排序， 如地理距离或是脚本计算的特定 值。 Query-string 搜索 也支持自定义排序，可以在查询字符串中使用 sort 参数： GET /_search?
根据提取的字段值和定义的权重，计算了价格、评分、库存和销售的得分。...引入了一个外部参数freshness，代表商品的新鲜度评分。这个值在实际使用时可能会根据商品的上架时间、更新频率或其他业务逻辑动态计算得出。...解析器会根据所选的脚本语言（如Painless）的语法规则对脚本进行词法分析和语法分析，确保脚本的合法性和正确性。如果脚本存在语法错误或不符合规范，解析器将返回错误信息。...以下是脚本在Elasticsearch中的一些常见应用： 自定义评分： 在搜索查询中，脚本可用于自定义文档的评分逻辑。例如，可以根据文档的某些字段值、查询参数或外部数据源来动态调整文档的得分。...例如，可以使用脚本来计算聚合结果中的平均值、标准差或其他统计指标，或者根据聚合数据的特定条件对结果进行过滤和分组。
DF表示一个词条出现在多少篇文档中，而IDF则为1/DF。 Lucene默认的评分公式如下： ?...而每个词条的得分是该词条在文档 d 中的词频的平方根，乘以该词逆文档频率的平方和，乘以该文档字段的归一化因子，乘以该词条的提升权重。”...下面是一个尚未进行任何额外评分的例子： curl -XPOST "172.16.1.127:9200/get-together/_search?...（4）脚本 脚本评分可以让用户完全控制如何修改评分，用户可以在脚本中进行任何的排序。...例如，在下面的例子中，搜索关于“elasticsearch”的文档，但想根据参与人数排序。 curl -XPOST "172.16.1.127:9200/get-together/_search?
对于文档的评分可能会因为分片内部的因素（如逆文档频率 Inverse Document Frequency，简称IDF），分片无法准确计算 IDF，这可能导致跨分片评分不一致。...通过 DFS 阶段，可以收集这些分片特有的统计信息，以便在后续的查询阶段能够更公平地比较来自不同分片的评分，确保评分的准确性和一致性。 而在 kNN 查询中，DFS 阶段的目的则略有不同。...DFS Query Phase：使用 KnnScore-DocQueryBuilder 构建分片级别的评分查询，以便在最终的结果集中对文档进行排序。...Query 中 KNN 查询也不再使用 DFS 阶段进行近邻搜索，收集全局信息。 进行 kNN 搜索的首选方法是使用顶层 kNN 查询。...RRF 的基本原理是对每个查询结果进行排序，并根据排名分配权重，最终将各个查询结果的权重进行累加，生成融合后的结果。
推荐引擎根据用户的特定需求帮助用户缩小选择范围。在这篇文章中，我们一起来探秘推荐引擎各部分是如何协同工作的。我们将根据电影评分数据，用协同过滤的方法来推荐电影。...推荐引擎的架构 电影信息数据被重新格式化，然后将其存储在Elasticsearch中用于搜索。 来自Apache Mahout的物品相似度算法根据用户对电影的已有评分来创建电影推荐的标识符。...Mahout尤其关注物品是如何在用户历史记录中共同出现的。共同出现是Apache Mahout计算被推荐物品显著性标识的基础。假设Ted喜欢电影A、B和C，Carol喜欢电影A和B。...在实际生活中，我们将通过海量数据来挖掘信息。 ? 推荐网格 为了获得推荐有用的标识符，Mahout的物品相似度（ItemSimilarity）项目根据用户历史行为建立了三个矩阵： 1....对于我们的推荐引擎，我们存储电影的元数据（如id、标题、流派和电影推荐标识符）到一个JSON文档中： { “id”: "65006", "title": "Electric Horseman", "year
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。...在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。...这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的: 1) Term Frequency (TF)：给定术语在某个文档中的使用频率。在一个字段中该术语出现的越多，这个术语越重要。...注意，实际文件还没有发送，只是分数 来自所有分片的分数在请求节点上合并并排序，根据查询条件选择文档 最后，从文档所在的各个分片中检索实际文档。...但是有时你会遇到奇怪的评分情况，在这种情况下，了解如何使用 DFS 查询和获取来调整搜索执行计划很有用。
查询上下文 搜索是Elasticsearch中最关键和重要的部分，使用query关键字进行检索，更倾向于相关度搜索，故需要计算评分。 在查询上下文中，一个查询语句表示一个文档和查询语句的匹配程度。...名称中的TF表示“术语频率”，IDF表示“逆向文件频率”。 TF (Term Frequency) ：这是衡量词在文档中出现的频率。通常来说，一个词在文档中出现的次数越多，其重要性就可能越大。...饱和度：在TF/IDF中，词项的出现频率越高，其重要性就越大。然而在实践中，一旦一个词在文档中出现过，再次出现时增加的相关性可能会降低。...match：匹配包含某个term的子句 match 查询是 Elasticsearch 中的一种全文查询方式，它包括标准分析和词项搜索。尽管它可以应用于精确字段，但其主要用途是进行全文搜索。...因此，term查询对大小写敏感，且不会进行任何形式的分析（如停用词移除、词干提取等）。 match_phrase：这个查询是用来匹配一系列词汇或者短语的。
4.查询时输入即搜索 把邮编的事情先放一边，让我们先看看前缀查询是如何在全文查询中起作用的。...布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但不止如此，我们还要知道每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。...可能我们还希望有一些其他的考虑因素，如回头率、价格、受欢迎度或距离，当然也同时考虑全文查询的相关度。 所有的这些都可以通过 Elasticsearch 强大的评分基础来实现。...如果没有 function_score 查询，就不能将全文查询与最新发生这种因子结合在一起评分，而不得不根据评分 _score 或时间 date 进行排序；这会相互影响抵消两种排序各自的效果。...16.调试相关度是最后 10% 要做的事情 本章介绍了 Lucene 是如何基于 TF/IDF 生成评分的。理解评分过程是非常重要的， 这样就可以根据具体的业务对评分结果进行调试、调节、减弱和定制。
对于文档的评分可能会因为分片内部的因素（如逆文档频率Inverse Document Frequency，简称IDF），分片无法准确计算IDF，这可能导致跨分片评分不一致。...通过DFS阶段，可以收集这些分片特有的统计信息，以便在后续的查询阶段能够更公平地比较来自不同分片的评分，确保评分的准确性和一致性。 而在kNN查询中，DFS阶段的目的则略有不同。...因此，Elasticsearch选择在DFS阶段进行kNN搜索的全局向量信息收集和合并操作。...Query中kNN查询也不再使用DFS阶段进行近邻搜索，收集全局信息。 Query中kNN查询官方使用文档 进行kNN搜索的首选方法是使用顶层kNN查询。...RRF的基本原理是对每个查询结果进行排序，并根据排名分配权重，最终将各个查询结果的权重进行累加，生成融合后的结果。
在Lucene和es中这种相关性称为得分。 在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解： 一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关。...4.1.2 逆文档频率：IDF 相对于词频，逆文档频率稍显复杂，如果一个词条在索引中的不同文档中出现的次数越多，那么它就越不重要。...假如es索引中，有上述 3 篇文档： 词条ICU的文档频率是2，因为它出现在 2 篇文档中，文档的逆源自得分乘以1/DF，DF是该词条的文档频率，这就意味着，由于ICU词条拥有更高的文档频率，所以，它的权重会降低...单词the几乎出现在所有的文档中（中文中比如的），如果这个鬼东西要不被均衡一下，那么the的频率将完全淹没996.ICU。所以，逆文档词频就有效的均衡了the这个常见词的相关性影响。...5.带你理解文档是如何评分的 一切都不是你想的那样！是的，在es中，一个文档要比另一个文档更符合某个查询很可能跟我们想象的不太一样！
然而，在实际应用中，数据往往不是完全一致的，如姓名、地址、商品描述等字段可能存在拼写错误、缩写、拼音差异等。模糊搜索的出现弥补了这种匹配漏洞，使得搜索功能更加“容错”。...4、TF-IDF（词频-逆文档频率）和余弦相似度： 该方法通过词频和逆文档频率计算关键词权重，适合较长文本的模糊匹配。余弦相似度计算文本的向量夹角，以此判断文本间的相似性。...以下是几种常见的实现方式： 1、数据库中的模糊搜索 SQL 中的模糊匹配：许多关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL 支持 LIKE 和正则表达式匹配来进行模糊查询。...关键词在不同字段中匹配的权重累加，以确定最终的排序。 这里可以使用 ElasticSearch 中的 multi_match ，并为每个字段设置权重。...例如，将“清炒小白菜”“炒青椒”等关键词进行分词后模糊匹配（Python + Elasticsearch + Jieba 分词）。
在Lucene和es中这种相关性称为得分。 在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解：一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关。...4.1.2 逆文档频率：IDF相对于词频，逆文档频率稍显复杂，如果一个词条在索引中的不同文档中出现的次数越多，那么它就越不重要。...有上述 3 篇文档：词条ICU的文档频率是2，因为它出现在 2 篇文档中，文档的逆源自得分乘以1/DF，DF是该词条的文档频率，这就意味着，由于ICU词条拥有更高的文档频率，所以，它的权重会降低。...单词the几乎出现在所有的文档中（中文中比如的），如果这个鬼东西要不被均衡一下，那么the的频率将完全淹没996.ICU。所以，逆文档词频就有效的均衡了the这个常见词的相关性影响。...5.带你理解文档是如何评分的一切都不是你想的那样！是的，在es中，一个文档要比另一个文档更符合某个查询很可能跟我们想象的不太一样！
如何在集群中添加或移除节点：添加节点：在新节点上启动 Elasticsearch 实例，配置集群名称和其他相关设置。Elasticsearch 会自动将数据和分片重新平衡到新节点上。...怎么提高查询结果评分：调整相关性算法（如 BM25）、优化文档的字段和映射、使用合适的查询类型、对查询结果进行再排序。10....Q5: 如何在 ELK Stack 中优化日志存储和查询性能？A5: 优化 ELK Stack 性能可以考虑以下方面：索引管理：合理规划索引策略，定期进行索引优化和合并，设置适当的索引模板。...Q7: 如何在日志系统中实现高可用性和数据备份？...数据仓库：将数据集中存储在一个强大的数据仓库中，如 ClickHouse，这样可以对所有数据进行统一查询和分析。
早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。...在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。 一、背景介绍 首先，我们需要了解一下dense_vector。...中导入和搜索向量 3.1 创建索引 我们首先需要在Elasticsearch中创建一个新的索引来存储我们的文档和它们的向量表示。...该查询首先执行一个匹配所有文档的查询（match_all），然后根据我们的脚本对每个文档进行评分。...，并将结果加1（因为余弦相似度的范围是-1到1，而Elasticsearch的评分必须是非负的）。
和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询（如 bool 或 function_score ）不同，文本查询可以划分成两大家族： 1....基于词项的查询 如 term 或 fuzzy 这样的底层查询不需要分析阶段，它们对单个词项进行操作。...记住 term 查询只对倒排索引的词项精确匹配，这点很重要，它不会对词的多样性进行处理（如， foo 或 FOO ）。这里，无须考虑词项是如何存入索引的。...用term查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将 词频（term frequency，即词 quick 在相关文档的 title 字段中出现的频率）和反向文档频率（inverse document...中，我们描述了 Elasticsearch 默认使用的相似度算法，这个算法叫做 词频/逆向文档频率 或 TF/IDF 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
