elasticsearch relevance score相关性评分的计算

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。

2、解决

（1）生产环境下，数据量大，尽可能实现均匀分配

数据量很大的话，其实一般情况下，在概率学的背景下，es都是在多个shard中均匀路由数据的，路由的时候根据_id，负载均衡

比如说有10个document，title都包含java，一共有5个shard，那么在概率学的背景下，如果负载均衡的话，其实每个shard都应该有2个doc，title包含java

如果说数据分布均匀的话，其实就没有刚才说的那个问题了

（2）测试环境下，将索引的primary shard设置为1个，number_of_shards=1，index settings

如果说只有一个shard，那么当然，所有的document都在这个shard里面，就没有这个问题了

（3）测试环境下，搜索附带search_type=dfs_query_then_fetch参数，会将local IDF取出来计算global IDF

计算一个doc的相关度分数的时候，就会将所有shard对的local IDF计算一下，获取出来，在本地进行global IDF分数的计算，会将所有shard的doc作为上下文来进行计算，也能确保准确性。但是production生产环境下，不推荐这个参数，因为性能很差。

二、多字段搜索相关性评分计算（best fields策略，most_field策略）

1、测试数据

POST /forum/article/_bulk
{ "index": { "_id": "1"} }
{"title" : "this is java and elasticsearch blog"}
{ "index": { "_id": "2"} }
{"title" : "this is java blog"}
{ "index": { "_id": "3"} }
{"title" : "this is elasticsearch blog"}
{ "index": { "_id": "4"} }
{"title" : "this is java, elasticsearch, hadoop blog"}
{ "index": { "_id": "5"} }
{"title" : "this is spark blog"} 

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"content" : "i think java is the best programming language"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"content" : "i am only an elasticsearch beginner"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"content" : "elasticsearch and hadoop are all very good solution, i am a beginner"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"content" : "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java"} }

POST /forum/_mapping/article
{
  "properties": {
      "sub_title": {
          "type":     "text",
          "analyzer": "english",
          "fields": {
              "std":   {
                  "type":     "text",
                  "analyzer": "standard"
              }
          }
      }
  }
}

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "we have a lot of fun"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "both of them are good"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "haha, hello world"} }

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} }

完整数据结果

{
    "took": 0,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 5,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "forum",
                "_type": "article",
                "_id": "5",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "this is spark blog",
                    "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java",
                    "sub_title": "haha, hello world",
                    "author_first_name": "Tonny",
                    "author_last_name": "Peter Smith"
                }
            },
            {
                "_index": "forum",
                "_type": "article",
                "_id": "2",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "this is java blog",
                    "content": "i think java is the best programming language",
                    "sub_title": "learned a lot of course",
                    "author_first_name": "Smith",
                    "author_last_name": "Williams"
                }
            },
            {
                "_index": "forum",
                "_type": "article",
                "_id": "4",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "this is java, elasticsearch, hadoop blog",
                    "content": "elasticsearch and hadoop are all very good solution, i am a beginner",
                    "sub_title": "both of them are good",
                    "author_first_name": "Robbin",
                    "author_last_name": "Li"
                }
            },
            {
                "_index": "forum",
                "_type": "article",
                "_id": "1",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "this is java and elasticsearch blog",
                    "content": "i like to write best elasticsearch article",
                    "sub_title": "learning more courses",
                    "author_first_name": "Peter",
                    "author_last_name": "Smith"
                }
            },
            {
                "_index": "forum",
                "_type": "article",
                "_id": "3",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "this is elasticsearch blog",
                    "content": "i am only an elasticsearch beginner",
                    "sub_title": "we have a lot of fun",
                    "author_first_name": "Jack",
                    "author_last_name": "Ma"
                }
            }
        ]
    }
}

2、搜索title中包含blog，同时java、elasticsearch、hadoop、spark只要包含都将搜索出来，但是我们希望拥有spark的评分最高，优先返回。我们可以使用boost，当匹配这个搜索条件计算relevance score时，将会有有更高的score

POST /forum/article/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "blog"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "java"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "hadoop"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "elasticsearch"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "spark",
              "boost": 5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3、搜索title或content中包含java或solution的帖子

下面这个就是multi-field搜索，多字段搜索

POST /forum/article/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                { "match": { "title": "java solution" }},
                { "match": { "content":  "java solution" }}
            ]
        }
    }
}

结果分析

返回doc的score顺序是_id=2 > _id=4 > _id=5，期望的是doc5，结果是doc2,doc4排在了前面

计算每个document的relevance score：每个query的分数(每一个query对应每个document，如果满足则会算出一个score，否则没有score)乘以matched query数量，除以总query数量。我们举例来说明doc4和doc5的大致评分过程。(具体的score为一个estimate time)

算一下"match": { "title":  "java solution" }的分数

{
    "query": {
        "match": { "title":  "java solution" }
    }
}

算一下"match": { "content":  "java solution" }的分数

{
    "query": {
        "match": { "content":  "java solution" }
    }
}

分数汇总

id	match: { "title": "java solution" }	match: { "content":  "java solution" }	"should": [                 { "match": { "title": "java solution" }},                 { "match": { "content":  "java solution" }}             ]
1	0.2876821	0	0.2876821
2	0.19856805	0.7549128	0.95348084
3	0	0	0
4	0.16853254	0.64072424	0.8092568
5	0	0.5753642	0.5753642

算一下doc4的分数

{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc4，是有一个分数的，0.16853254

{ "match": { "content":  "java solution" }}，针对doc4，也是有一个分数的，0.64072424

所以是两个分数加起来，0.16853254 + 0.64072424 = 0.8092568

matched query数量 = 2

总query数量 = 2

0.8092568 * 2 / 2 = 0.8092568

算一下doc5的分数

{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc5，是没有分数的，0

{ "match": { "content":  "java solution" }}，针对doc5，是有一个分数的，0.5753642

所以说，只有一个query是有分数的，0.5753642

matched query数量 = 2

总query数量 = 2

0.5753642 * 2 / 2 = 0.5753642

doc5的分数 = 0.5753642 < doc4的分数 = 0.8092568

4、best fields策略，dis_max

best fields策略，就是说，搜索到的结果，应该是某一个field中匹配到了尽可能多的关键词，被排在前面；而不是尽可能多的field匹配到了少数的关键词，排在了前面

dis_max语法，直接取多个query中，分数最高的那一个query的分数即可

{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc4，是有一个分数的，0.16853254

{ "match": { "content":  "java solution" }}，针对doc4，也是有一个分数的，0.64072424

取最大分数，0.64072424

{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc5，是没有分数的，0

{ "match": { "content":  "java solution" }}，针对doc5，是有一个分数的，0.5753642

取最大分数，0.5753642

然后doc4的分数 = 0.64072424 > doc5的分数 = 0.5753642，所以doc5就可以排在更前面的地方，符合我们的需要

POST /forum/article/_search
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "java solution" }},
                { "match": { "content":  "java solution" }}
            ]
        }
    }
}

5、dis_max的优化、改进

dis_max只取某一个query最大的分数，完全不考虑其他query的分数。这样存在返回的document不是预期的情况

tie_breaker参数的意义，在于说，将其他query的分数，乘以tie_breaker，然后综合与最高分数的那个query的分数，综合在一起进行计算

除了取最高分以外，还会考虑其他的query的分数

tie_breaker的值，在0~1之间，是个小数，就ok

GET /forum/article/_search
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "java solution" }},
                { "match": { "content":  "java solution" }}
            ],
            "tie_breaker": 0.3
        }
    }
}

6.基于multi_match语法实现dis_max+tie_breaker

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
       "query":                "java solution",
        "type":                 "best_fields",
        "fields":               [ "title^2", "content" ],   //title^2表示 boost设置为2
        "tie_breaker":          0.3,
        "minimum_should_match": "50%"
    }
  }
}

（1）minimum_should_match，主要是用来干嘛的？

去长尾，long tail

长尾，比如你搜索5个关键词，但是很多结果是只匹配1个关键词的，其实跟你想要的结果相差甚远，这些结果就是长尾

minimum_should_match，控制搜索结果的精准度，只有匹配一定数量的关键词的数据，才能返回

（2）title^2表示 boost设置为2

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries":  [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "java beginner",
              "minimum_should_match": "50%",
          "boost": 2
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": {
              "query": "java beginner",
              "minimum_should_match": "50%"
            }
          }
        }
      ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

7、most_fields策略

best-fields策略，主要是说将某一个field匹配尽可能多的关键词的doc优先返回回来

most-fields策略，主要是说尽可能返回更多field匹配到某个关键词的doc，优先返回回来

不同字段使用不同的分词器，对应不同的查询行为。

POST /forum/_mapping/article
{
  "properties": {
      "sub_title": {
          "type":     "string",
          "analyzer": "english",            // sub_title 使用english分词器
          "fields": {
              "std":   {
                  "type":     "string",
                  "analyzer": "standard"     //sub_title字段的子字段std使用standard分词器
              }
          }
      }
  }
}

sub_title字段english分词器：

会将单词还原为其最基本的形态，stemmer

learning --> learn

learned --> learn

courses --> course

subtitle.std子字段standard分词器: 保留当前字段值得原始值得时态信息等

POST /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "sub_title": "learning courses"
    }
  }
}

当我们使用most_fields来查询sub_title和sub_title.std分词和不分词的field的时候可以看出most_fields的作用：

POST /forum/article/_search
{
   "query": {
        "multi_match": {
            "query":  "learning courses",
            "type":   "most_fields",
            "fields": [ "sub_title", "sub_title.std" ]
        }
    }
}

管顺序没有变化（因为有其他因素的评分影响），但是匹配更多字段的doc的评分大幅度提升了

9、跨多个fields搜索同一个标识，例如搜索一个人名，可能会去first-name和last-name两个field中进行搜索，此时most_fields或者best_fields将不能够满足我们的最佳需求 

对于搜索:

POST /forum/article/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Petre Smith",
      "fields": ["author_first_name","author_last_name"],
      "type": "most_fields"
    }
  }
}

返回的结果score最高的是

“author_first_name”: “Smith”, 

“author_last_name”: “Williams”

而我们希望得到的结果是

“author_first_name”: “Tonny”, 

“author_last_name”: “Peter Smith”

针对多个field一些细微的relevence score算法会影响，多方面的影响是很复杂的，但是我们可以通过结果明确知道我们的结果却是被影响了

我们的解决方法是，将一个标识在跨fields的情况下，让多个field能够合并成一个field就能够解决我们的问题，比如说，一个人名会出现在first_name,last_name，现在能够合并成一个full_name就能够解决我们面临的问题

我们定义mapping来使用copy_to将多个field拷贝到一个field中去，并建立倒排索引供搜索:

POST /forum/_mapping/article
{
  "properties": {
      "new_author_first_name": {
          "type":     "text",
          "copy_to":  "new_author_full_name"
      },
      "new_author_last_name": {
          "type":     "text",
          "copy_to":  "new_author_full_name"
      },
      "new_author_full_name": {
          "type":     "text"
      }
  }
}

POST /forum/article/_bulk
{"update":{"_id":"1"}}
{"doc":{"new_author_first_name":"Peter","new_author_last_name":"Smith"}}
{"update":{"_id":"2"}}
{"doc":{"new_author_first_name":"Smith","new_author_last_name":"Williams"}}
{"update":{"_id":"3"}}
{"doc":{"new_author_first_name":"Jack","new_author_last_name":"Ma"}}
{"update":{"_id":"4"}}
{"doc":{"new_author_first_name":"Robbin","new_author_last_name":"Li"}}
{"update":{"_id":"5"}}
{"doc":{"new_author_first_name":"Tonny","new_author_last_name":"Peter Smith"}}

需要注意的是new_author_full_name是一个隐藏field，直接search并不会显示出来。然后对这个field直接进行搜索即可：

POST /forum/article/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "new_author_full_name": "Peter Smith"
        }
    }
}

match查询常用的参数

• operator：用来控制match查询匹配词条的逻辑条件，默认值是or，如果设置为and，表示查询满足所有条件；
• minimum_should_match：当operator参数设置为or时，该参数用来控制应该匹配的分词的最少数量；

{
    "query": {
        "match": {
            "new_author_full_name": {
                "query": "Peter Smith",
                "operator": "and"
            }
        }
    }
}

总结： 

问题1：之前的cross_fields只是尽可能找到多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc 

解决：合并成一个field之后是最匹配的doc被先返回 

问题2：most_fields无法使用minimum_should_match来去长尾 

解决：合并成一个field之后，在搜索的时候就可以进行去长尾 

问题3：relevance score被TF/IDF因为多个field所影响而最终不是我们期望的结果 

解决：合并之后参与评分的field相对于搜有的doc匹配的数量是相同的，数据相对均匀，不会有极端的偏差

使用原生cross_fields来实现我们的需求（推荐）：

POST /forum/article/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Peter Smith",
      "operator":"and",
      "fields": ["author_first_name","author_last_name"],
      "type": "cross_fields"
    }
  }
}

上述搜索条件为： 
Peter必须在author_first_name或者author_last_name中出现且Smith必须在author_first_name或者author_last_name中出现 

针对上述问题1，2的解决可以很好的理解，但是对于问题3，cross_field会取多个query针对每一个field的idf评分最小值，而不会出现极端的情况。（举例：Smith针对author_first_name出现的频率很少最后的idf分数会很小，而author_last_name却很大，最后取小的值会避免极端的情况）

10、best_fields与most_fields：

（1）best_fields，是对多个field进行搜索，挑选某个field匹配度最高的那个分数，同时在多个query最高分相同的情况下，在一定程度上考虑其他query的分数。简单来说，你对多个field进行搜索，就想搜索到某一个field尽可能包含更多关键字的数据

优点：通过best_fields策略，以及综合考虑其他field，还有minimum_should_match支持，可以尽可能精准地将匹配的结果推送到最前面

缺点：除了那些精准匹配的结果，其他差不多大的结果，排序结果不是太均匀，没有什么区分度了

实际的例子：百度之类的搜索引擎，最匹配的到最前面，但是其他的就没什么区分度了

（2）most_fields，综合多个field一起进行搜索，尽可能多地让所有field的query参与到总分数的计算中来，此时就会是个大杂烩，出现类似best_fields案例最开始的那个结果，结果不一定精准，某一个document的一个field包含更多的关键字，但是因为其他document有更多field匹配到了，所以排在了前面；所以需要建立类似sub_title.std这样的field，尽可能让某一个field精准匹配query string，贡献更高的分数，将更精准匹配的数据排到前面

优点：将尽可能匹配更多field的结果推送到最前面，整个排序结果是比较均匀的

缺点：可能那些精准匹配的结果，无法推送到最前面

实际的例子：wiki，明显的most_fields策略，搜索结果比较均匀，但是的确要翻好几页才能找到最匹配的结果

参考：控制相关度，https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/controlling-relevance.html

https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948