目錄 楔子 文檔打分的運作機制:TF-IDF 詞頻:TF 逆文檔頻率:IDF Lucene評分公式 其他的打分方法 配置打分模型 簡要配置BM25打分模型 為BM25配置高級的settings ...
一 文檔打分的運作機制:TF IDF Lucene和es的打分機制是一個公式,將查詢作為輸入,使用不同的手段來確定每一篇文檔的得分,將每一個因素最后通過公式綜合起來,返回該文檔的最終得分,這個綜合考量的過程,就是希望相關的文檔被優先返回的考量過程,在Lucene和es中這種相關性稱為得分 在開始計算得分之前,es使用了被搜索詞條的頻率和它有多常見來影響得分,從兩個方面理解 一個詞條在某篇文檔中出現 ...
2020-09-21 15:45 0 767 推薦指數:
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一 例子 現在,講述一個真實的故事! 故事一定是伴隨着趙忠祥老師的聲音開始的,雨季就要來臨了,又到了動物們發情的季節了... 還記得,之前發生的作家六六吐槽xx的事情嗎?對了,有圖有真相!上圖上圖: ...
Elasticsearch全文搜索默認采用的是相關性打分TFIDF,在實際的運用中,我們采用Multi-Match給各個字段設置權重、使用should給特定文檔權重或使用更高級的Function_Score來自定義打分,借助於Elasticsearch的explain功能,我們可以深入地學習一下 ...
1. 評分機制詳解 1.1. 評分機制 TF\IDF 1.1.1 算法介紹 relevance score算法,簡單來說,就是計算出,一個索引中的文本,與搜索文本,他們之間的關聯匹配程度。 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document ...
從我們在elasticsearch復合框輸入搜索語句到結果顯示,展現給我們的是一個按score得分從高到底排好序的結果集。下面就來學習下elasticsearch怎樣計算得分。 Lucene(或 Elasticsearch)使用 布爾模型(Boolean model) 查找匹配文檔, 並用 ...
從我們在elasticsearch復合框輸入搜索語句到結果顯示,展現給我們的是一個按score得分從高到底排好序的結果集。下面就來學習下elasticsearch怎樣計算得分。 Lucene(或 Elasticsearch)使用 布爾模型(Boolean model) 查找匹配文檔, 並用一個 ...
1、 ElasticSearch的評分 在用ElasticSearch作為搜索引擎的時候,如果采用關鍵字進行查詢,ElasticSearch會對每個符合查詢條件的文檔進行評分,在5.3.0的版本中,默認采用的是BM25的評分函數,關於BM25的評分函數,網絡上有較多的講解,這里就不進行詳細 ...
lucene 的評分機制 elasticsearch是基於lucene的,所以他的評分機制也是基於lucene的。評分就是我們搜索的短語和索引中每篇文檔的相關度打分。 如果沒有干預評分算法的時候,每次查詢,lucene會基於一個評分算法來計算所有文檔和搜索語句的相關評分。 使用lucene的評分機制 ...