今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念--相关性算分.在查询 API 的结果中,我们经常会看到 _score 这个字段,它就是用来表示相关性算分的字段,而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度. 打分的本质其实就是排序,Elasticsearch 会把最符合用户需求的文档排在最前面. 在 Elasticsearch 5.0 之前,相关性算分算法采用的是 TF-IDF 算法,而在5.0之后采用的是 BM 25 算法.听到这也许你会比较疑惑,想知道这两个算法到底是怎么样的.别

本文转载自:https://www.douban.com/group/topic/89037625/ Qualcomm骁龙820处理器专为提供创新用户体验的顶级移动终端而设计.为实现消费者所期望的创新,移动处理器必须满足日益增长的计算需求且降低功耗,同时还要拥有比以往更低的温度,当然还要满足OEM厂商正在采用的更轻薄设计. 诸如虚拟现实.计算机视觉和先进影像之类的体验有助于扩展智能手机的功能,这也带来了更高的性能需求.兼顾更高性能表现和更长续航时间,向来都对移动处理器而言至关重要——骁龙820在

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在2.x版本的时候把filter查询给摘掉了,因此在query dsl里面已经找不到filter query了.其实es并没有完全抛弃filter query,而是它的设计与之前的query太重复了.因此直接给转移到了bool查询中. Bool查询现在包括四种子句,must,filter,should,must_not. 为什么filter会快? 看上面的流程图就能很明显的看到,filter与query还是有很大的区别的. 比如,query的时候,会先比较查询条件,然后

Elasticsearch支持很多查询方式,其中一种就是DSL,它是把请求写在JSON里面,然后进行相关的查询. 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "

ES提供了丰富多彩的查询接口,可以满足各种各样的查询要求.更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句.采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句.目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search. elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询. Query DSL当作是一系列

Elasticsearch支持很多查询方式,其中一种就是DSL,它是把请求写在JSON里面,然后进行相关的查询. Query DSL 与 Filter DSL DSL查询语言中存在两种:查询DSL(query DSL)和过滤DSL(filter DSL). 它们两个的区别如下图: query DSL 在查询上下文中,查询会回答这个问题--"这个文档匹不匹配这个查询,它的相关度高么?" 如何验证匹配很好理解,如何计算相关度呢?ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越

提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T

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

地理坐标点(geo-point) 是指地球表面可以用经纬度描述的一个点.地理坐标点可以用来计算两个坐标位置间的距离,或者判断一个点是否在一个区域中.地理坐标点不能被动态映射(dynamic mapping)自动检测,而是需要显式声明对应字段类型为 geo_point . PUT /attractions { "mappings": { "restaurant": { "properties": { "name": { &quo

最近做新闻推荐系统,新闻搜索采用的是elasticsearch引擎,为了使推荐更接近用户偏好,搜索时使用了function_score功能对文档进行了重新打分,改变排序规则.以下介绍关于function score的一些用法. The function_score allows you to modify the score of documents that are retrieved by a query. This can be useful if, for example, a scor

1. 插入数据 PUT /my_index/my_type/ { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/ { "title": "Keeping pets healthy", "body": "My

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

我们经常会遇到问题.为什么指定的文档没有被搜索到.许多情况下, 这都归因于映射的定义和分析例程配置存在问题. 针对分析过程的调试,ElasticSearch提供了专用的REST API. _analyze, _explain是Elasticsearch提供的辅助API.经常不为人所知和所用. _explain 用来帮助分析文档的relevance score是怎样计算出来的,而_analyze是Elasticsearch一个很实用的API,它能够帮助你分析每个field或者某个analyzer/

更多内容请参考 : https://www.felayman.com 翻译版本:https://es.xiaoleilu.com/310_Geopoints/00_Intro.html 官方原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/geoloc.html 本文只是针对这些内容通过具体的例子用java来实现其具体细节,如果只想看java实现部分,请直接往下面代码实现部分看 地理坐标点(geo-point) 是指地球

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

Elasticsearch(7) ---复合查询 复合查询有:bool query(布尔查询).boosting query(提高查询).constant_score(固定分数查询).dis_max(最佳匹配查询).function_score(函数查询). 一.bool query(布尔查询) 1.概念 定义 可以理解成通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询. Bool查询语法有以下特点 子查询可以任意顺序出现 可以嵌套多个查询,包括bool查询 如果bool查询中没有must条件,shou

elasticsearch bool组合查询: 相当于sql:where _type = 'books' and (price = 500 or title = 'bigdata') Note: must: 相当于and should:相当于or must_not:相当于not 判断属性为null: Query与Filter 转载:http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4975931.html 查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是

目录 0. 引言 1. 组合查询 2. 全文搜索 2.1 Match 2.2 Match Phase 2.3 Multi Match 2.4 Query String 2.5 Simple Query String 3. 词项查询 3.1 Range query 3.2 Term query 0. 引言 Elasticsearch 提供了强大的查询语言 Query DSL(Domian Specific Language).Query DSL 是基于 JSON 数据格式来描述查询条件.本文的主要

第一节 ElasticSearch概述 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RESTfull web接口.ElasticSearch是用java开发的,设计用户云计算当中,能够达到实时搜索. 概述:ElasticSearch是基于RESTfulweb标准的高扩展高可用性的实时数据分析的全文搜索工具 1.1 ElasticSearch的基本概念 Index 类似于MySQL数据库中的database Type 类似于MySQ