relevance score算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法 Term frequency(TF):搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现次数越多,就越相关 Inverse document frequency(IDF):搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次,出现的…

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现…

1.算法介绍 relevance score(相关性分数) 算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度.Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法.TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency) 1.1 Term frequency 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出…

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…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

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…

前言:上一篇中我们对ES有了一个比较大概的概念,知道它是什么,干什么用的,今天给大家主要讲一下他的工作原理 介绍:ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 揭面 架构图 架构各模块介绍 Lucence Directo…

在ES执行分布式搜索时,分布式搜索操作需要分散到所有相关分片,若一个索引有3个主分片,每个主分片有一个副本分片,那么搜索请求会在这6个分片中随机选择3个分片,这3个分片有可能是主分片也可能是副本分片,然后收集所有分片的查询结果.所以ES的搜索过程分为两个阶段,Query阶段和Fetch阶段:ES有两种搜索类型:query_then_fetch,dfs_query_then_fetch. 1.Query阶段 1)转发请求.在Query阶段客户端向ES节点发送,搜索请求,Coordinate节点接受…

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…

Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法,能够解释Document的Score是怎么得来的,具体每一部分的得分都可以详细地打印出来.这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法,并且结合Lucene的源码做一个解释. 首先是测试用例,我使用"北京东路"来检索一个含有address域的文档. 然后是是输出,注意它有缩进,代表一个个的层级,下面以测试环境数据作为举例: { "value" : 0.7271681, "des…