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,

关键词句和文本集每篇文章相关度计算:假设语料库中有几万篇文章,每篇文章的长度不一,你任意输入关键词或句子,通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章. 1.TF-IDF概述 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短

一.简介 寻找匹配的文档是构建优质搜索体验的关键步骤,但这仅仅是第一步.大多数用户不愿意通过逐页翻阅搜索结果来找到想要的文档.根据一般经验,仅有10%的用户在网页搜索中有意愿继续翻阅第一页以后的搜索结果,仅有1%的用户会翻看到第三页结果.Solr实现了搜索结果排序,最佳的结果位于列表顶端.它会计算每个文档的相关度得分,并从高到低对搜索解决进行排序. 二.默认相似度 solr的相似度得分基于Similarity类.这个类被定义为一个预置字段.Similarity是一个Java类,它根据给定的查询定

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

从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章. 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期.数值和字符枚举值)的数据库,它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以. 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成.它们本身是不够的.我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程度.全文搜索引擎不仅要找到匹配的文档,还须要依据相关度对它们进行排序. 全文搜索相关度的公式,或者被

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 *_

记录下,在上2回的数据基础之上,附带一个互信息(MI,Mutual Information)可以计算词之间的相关度 标准互信息 MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y) 值越大于0 则趋于更相关,反之则互补. 通过查询得到词的数据,以及词组的共现数量,然后到Matlabe里计算下. 我选择了其中一个总词量为30993453的库做为源 通过查询可知以下内容, 北京(词数)=40998 喜爱(词数)=878 联合(共现数)=75 相关度计算结果 log10(30993453/40998

解剖 Elasticsearch 集群 - 之三 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论 Elasticsearch 如何提供准实时搜索以及如何在搜索相关度计算与延迟间权衡. 在之前的文章中,我们讨论了 Elasticsearch 如何应对分布式系统的一些基本挑战.这里我们主要讨论: Elasticsearch 的准实时 为什么深度分页会很危险? 权衡搜索相关度的计算 准实时搜索(Near real-time search) El

ElasticSearch是基于Apache Lucene的分布式搜索引擎, 提供面向文档的搜索服务. 安装ElasticSearch 文档 创建文档 访问文档 更新文档 删除文档 索引 分析器 类型和映射 管理索引 查询 基本查询 term查询 terms查询 match查询 组合查询 bool查询 dismax查询 排序 聚合 安装ElasticSearch 可以在官网下载压缩包, 在解压目录中执行bin/elasticsearch来启动服务, 或者使用包管理器来安装启动. ES默认端口为9

一.基于词项与基于全文 所有查询会或多或少的执行相关度计算,但不是所有查询都有分析阶段. 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.用 term 查询词项 Foo 只要在倒排索引中查找 准确词项 ,并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score . 记住 term 查询只对倒排索

从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示,展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集.下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分. Lucene(或 Elasticsearch)使用 布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档, 并用一个名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度.这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequ

ElasticSearch 2 (24) - 语言处理系列之停用词:性能与精度 摘要 在信息检索早期,磁盘和内存相较我们今天的使用只是很小的一部分.将索引空间保持在一个较小的水平是至关重要的,节省每个字节都意味着巨大的性能提升.词干提取(参见 缩减单词至词根形式(Reducing Words to Their Root Form))的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具. 要减少索引空间的另一个简单的方法就是索引更少的词.在搜索中,有些词要比其他

ElasticSearch 2 (22) - 语言处理系列之标记规范化 摘要 将文本拆解成标记只是工作的一半.为了使这些标记更容易被搜索到,它们需要经过一个规范化的处理过程,以移除相同单词间不重要的差异(比如:大小写).或许我们还需要移除一些重要的差异,让esta.ésta和 está 可以作为相同的词被搜索.是会搜索 déjà vu 还是 deja vu 呢? 这是标记过滤器的工作,它从标记器接收一个标记流.我们可以有多个标记过滤器,他们各司其则,每个都将它们前一个标记过滤器的输出作为自己的新

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我

一. 结构化搜索 结构化搜索(Structured search) 是指有关探询那些具有内在结构数据的过程.比如日期.时间和数字都是结构化的:它们有精确的格式,我们可以对这些格式进行逻辑操作.比较常见的操作包括比较数字或时间的范围,或判定两个值的大小. 在结构化查询中,我们得到的结果 总是 非是即否,要么存于集合之中,要么存在集合之外.结构化查询不关心文件的相关度或评分:它简单的对文档包括或排除处理. 1.精确值查找 当进行精确值查找时, 我们会使用过滤器(filters).过滤器很重要,因为它

1.介绍 上篇介绍了搜索结构化数据的简单应用示例,现在来探寻 全文搜索(full-text search) :怎样在全文字段中搜索到最相关的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关性(Relevance) 它是评价查询与其结果间的相关程度,并根据这种相关程度对结果排名的一种能力,这种计算方式可以是 TF/IDF 方法(参见 相关性的介绍).地理位置邻近.模糊相似,或其他的某些算法. 分析(Analysis) 它是将文本块转换为有区别的.规范化的 token 的一个过程,(参见 分析的介绍) 目

第十三章 全文检索 这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档. 全文检索最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 根据文档与查询的相关程度对结果集进行排序的能力.相关度可以使用TF/IDF.地理位置相近程度.模糊相似度或其他算法计算. 分析(Analysis) 将一段文本转换为一组唯一的.标准化了的标记(token),用以(a)创建倒排索引,(b)查询倒排索引. 注意,一旦提到相关度和分析,指的都是查询(queries

全文搜索 我们已经介绍了搜索结构化数据的简单应用示例,现在来探寻 全文搜索(full-text search) :怎样在全文字段中搜索到最相关的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关性(Relevance) 它是评价查询与其结果间的相关程度,并根据这种相关程度对结果排名的一种能力,这种计算方式可以是 TF/IDF 方法(参见 相关性的介绍).地理位置邻近.模糊相似,或其他的某些算法. 分析(Analysis) 它是将文本块转换为有区别的.规范化的 token 的一个过程,(参见 分析的介绍)

@ 目录 ES应用场景 ES应用场景举例 应用场景思考 ES和其他数据库对比 ES架构 Gateway Lucene 数据处理 发现机制与脚本 Transport REST full API ES中集群.节点.索引.分片.段等概念 集群 节点 索引 分片 段(segment) 文档(document) 字段(field) 词项(term) 词条(token)(_analyze查询) Mapping 分片解决什么问题? 分片数该怎么设置? 副本解决什么问题? 集群的初期规划 ES底层数据结构 un

本文将从数据存储和搜索的角度简单分析Elasticsearch的搜索运行机制,主要涉及搜索API.搜索机制.存在问题和解决方案. 4.1 Search API Search API允许用户执行一个搜索查询并返回匹配查询的搜索命中结果. Elasticsearch查询主要有两种方式:URI Search和Request Body Search. URI Search:通过URI参数实现搜索,特点是操作简便,仅包含部分查询语法,常用参数如下: q:指定查询语句,使用Query String Synt

面对海量的信息,我们很容易被淹没在信息的海洋中:当我们需要查找某个信息的时候,我们就会输入能够体现我们意图的关键字,搜索引擎会通过解析我们的关键字从而构造相应的查询表示方法:然后搜索引擎通过构造的查询在内存存储的文档集合中查找跟用户需求相关的文档,并根据相关度进行排序:以上搜索引擎进行计算的过程就是相关度计算,而其相关的理论基础就是检索模型: 用户输入的是关键字,搜索引擎输出的是相关文档,从关键字和相关性两个角度可以将文档集合分为4个子集:检索模型要解决的就是尽量包含并提升set1.set3的排