elasticsearch搜索分数自定义以及相关度计算相关
es通过其score字段对搜索结果进行排序 在进行业务开发时通常其默认的分数计算是不符合预期的。
最简单的方法是通过boost字段来对每一个字段进行权重设置，来体现该字段的重要性。
boost字段会导致分数的计算公式发生改变，boost默认为1 例如：
GET productinfo/_search
"_source": ["spuTitle","classifyName"],
"query": {
"bool": {
"should": [
"match": {
"spuTitle": {
"query": "服装",
"boost": 1
"match": {
"classifyName.text": {
"query": "运动",
"boost": 1
}
这样的一段简单搜索，根据should匹配标题和分类，通常默认的权重两者都为1，但是我们的搜索结果为
很明显，我们可能需要将分类为运动的相关命中条目优先展示，但是结果是第二条便出现了服装鞋履分类，而后续的条目还有运动相关的条目，这并不符合我们的预期，我们需要将运动的权重设置更高，例如:
GET productinfo/_search
"_source": ["spuTitle","classifyName"],
"query": {
"bool": {
"should": [
"match": {
"spuTitle": {
"query": "服装",
"boost": 1
"match": {
"classifyName.text": {
"query": "运动",
"boost": 5
}
此时将分类的boost设置为5之后，结果为:
看似达到了我们的预期，但是当需要考虑的字段过多时，boost这种简单的方式就显得不够灵活了,当然如果我们从多个索引中查询，也可以对索引进行boost的权重设置，例如:
GET /productinfo_*/_search
"indices_boost": {
"productinfo_1": 3,
"productinfo_2": 2
"query": {
"match": {
"text": "运动鞋"
}
es为我们提供了一种有效的分数自定义方式，非常灵活，接下来我们将使用functionscore来重定义我们的分数
首先我们需要一个在索引mapping里自定义一个用于影响分数计算的字段myscore,type=long
我们通过权重设置来进行优先级的排序，而自定义分数更多的是用于在业务上的干预。例如通过热度来提升相应的优先度。
使用functionscore后的查询为:
GET productinfo/_search
"explain": true,
"query": {
"function_score": {
"query":
"bool": {
"should": [
"match": {
"spuTitle": {
"query": "服装",
"boost": 1
"match": {
"classifyName.text": {
"query": "服装",
"boost": 1
, "functions": [
"field_value_factor": {
"field": "score" ,
"modifier": "log2p"
, "factor": 10
, "score_mode": "sum"
, "boost_mode": "sum"
}
functionscore通常有以下几种方式:
-
weight（权重，score*weight）
-
field_value_factor(通过该值来加入自定义的因素进行考虑)
-
random_score(对每一个用户使用一致的随机评分，即一个用户看到的始终是不变的，但每个用户不同)
-
衰减函数-linear、 exp 、 gauss(通常应用于经纬度的因素考虑)
-
script_score(自定义分数脚本，上述无法实现需求时通过Groovy来编写)
上述使用第二种方式加入一个自定义分数字段来影响es的评分。
上述参数中，modifier参数用于平滑分数计算的方式，如果只定义field字段，不定义modifier,或者其他属性，分数计算公式为:
oldscore * myscore
上述分数计算方式是线性的，对结果影响较大，明显不符合我们的需求。
而引入modifier之后,在查询时加入 “explain”: true，可以看到解析本次查询，可以看到，
{
"value" : 0.30103,
"description" : "min of:",
"details" : [
"value" : 0.30103,
"description" : "field value function: log2p(doc['score'].value * factor=1.0)",
"details" : [ ]
"value" : 0.4,
"description" : "maxBoost",
"details" : [ ]
}
description字段列出了我们设置的functionscore,即:
log2p(doc[‘score’].value * factor=1.0)
即以10为底取我们自定义的myscore字段的值乘以factor2的对数
即log10(2),由于自定义score为0所以结果为
与上述分数结果一致。
score_mode：
score_mode参数是functionscore内的一组设置的打分方式，默认为multiply也就是相乘，即一组funtionscore内的几项设置打分结果相乘，为了避免系数威力过大，建议设置为sum
boost_mode：
score_mode是设置查询外部打分与functionscore之间的模式，默认也为multiply，设置为sum
max_boost
除上述两种模式可以设置之外，还可以设置max_boost参数，该参数用来限制functionscore的打分结果，最大不超过指定值，如果超过指定值，将使用指定值作为计算结果
weight的作用
weight作为functionscore的一种方式，类似于boost，例如当我们有两个自定义分数条件，一个为热度分数，一个为店铺评分，我们想要店铺的评分更加重要，就可以适当调整weight参数使得店铺评分比weight评分更高
衰减函数（一般用于经纬度位置计算，越近距离优先度越高）
高斯衰减曲线
曲线解释(黑线)
:
offset：衰减的起始点，在该点时打分为1，实际应用中，例如offset为2km则在2km内高斯函数的打分情况都为1
origin:入参
decay:拐点打分值
scale:设置的衰减拐点值，例如设置scale为20km，则到20km时的打分为decay，大于20km之后则开始快速衰减分数。
查询dsl
, "functions": [
"gauss": {
"location": {
"origin": "30.25641125.122.15246253",
"scale": "8km",
"offset": "0"
, "decay": 0.5
"field_value_factor": {
"field": "score" ,
"modifier": "log2p"
, "weight": 2
]
上述gauss设置的意思为当入参的经纬度经计算后如果距离为0，即在offset范围内，打分为1，如果距离为8km，分数为0.5，距离8km内分数衰减缓慢，8km外衰减迅速
相关度计算
影响相关度算分的参数：
1、TF(Term Frequency)：词频，即单词在文档中出现的次数，词频越高，相关度越高
2、Document Frequency(DF)：文档词频，即单词出现的文档数
3、IDF(Inverse Document Frequency)：逆向文档词频，与文档词频相反，即1/DF。即单词出现的文档数越少，相关度越高（如果一个单词在文档集出现越少，算为越重要单词）
4、Field-length Norm：文档越短，相关度越高
"settings": {
"similarity": {
"my_bm25": {
"type": "BM25",
"b": 0
}
在创建索引时自定义一个bm25相关度计算模型，bm25有有两个参数
1、b:默认值0.75，该值控制字段长度归一化，es底层Lucene 认为较短字段比较长字段重要性高，该参数控制长度归一化所起的作用，值越高作用越大。0完全禁用归一化
2、k1:这个参数控制着词频结果在词频饱和度中的上升速度。默认值为 1.2 。值越小饱和度变化越快，值越大饱和度变化越慢。
如果对查询的结果集感到并不满意，可以考虑以下几种方式来进行相关度的控制:
-
boost参数调整索引或字段的权重
-
改变查询方式
1、bool查询
2、dis_max查询(单个最佳匹配查询)
3、function score查询
4、constant score查询(常量分值查询，一般嵌套filter使用，由于filter不进行算分，可以使用此模式指定一个固定分值)
5、boosting 查询(给不良词汇降分等)
-
对结果集进行rescore
-
更改相关度模型，使用bm25，修改k1和b的值
