ElasticSearch相关性打分机制是什么
今天就跟大家聊聊有关ElasticSearch相关性打分机制是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
ElasticSearch 2.3版本全文搜索默认采用的是相关性打分TFIDF，在实际的运用中，我们采用Multi-Match给各个字段设置权重、使用should给特定文档权重或使用更高级的Function_Score来自定义打分，借助于Elasticsearch的explain功能，我们可以深入地学习一下其中的机制。
创建一个索引
PUT /gino_test{ "mappings": { "tweet": { "properties": { "text": { "type": "string", "term_vector": "with_positions_offsets_payloads", "store" : true, "analyzer" : "fulltext_analyzer" }, "fullname": { "type": "string", "term_vector": "with_positions_offsets_payloads", "analyzer" : "fulltext_analyzer" } } } }, "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 1, "number_of_replicas" : 0 }, "analysis": { "analyzer": { "fulltext_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "whitespace", "filter": [ "lowercase", "type_as_payload" ] } } } }}插入测试数据：
简单情况：单字段匹配打分
POST gino_test/_search{ "explain": true, "query": { "match": { "text": "my cup" } }}查询结果： score_simple.json
打分分析:
ElasticSearch目前采用的默认相关性打分采用的是Lucene的TF-IDF技术。
我们来深入地分析一下这个公式：
score(q,d) = queryNorm(q) · coord(q,d) · ∑ (tf(t,d) · idf(t)² · t.getBoost() · norm(t,d))
score(q,d) 是指查询输入Q和当前文档D的相关性得分；
queryNorm(q) 是查询输入归一化因子，其作用是使最终的得分不至于太大，从而具有一定的可比性；
coord(q,d) 是协调因子，表示输入的Token被文档匹配到的比例；
tf(t,d) 表示输入的一个Token在文档中出现的频率，频率越高，得分越高；
idf(t) 表示输入的一个Token的频率级别，它具体的计算与当前文档无关，而是与索引中出现的频率相关，出现频率越低，说明这个词是个稀缺词，得分会越高；
t.getBoost() 是查询时指定的权重.
norm(t,d) 是指当前文档的Term数量的一个权重，它在索引阶段就已经计算好，由于存储的关系，它最终值是0.125的倍数。
注意：在计算过程中，涉及的变量应该考虑的是document所在的分片而不是整个index。
score(q,d) = _score(q,d.f) --------- ①= queryNorm(q) · coord(q,d) · ∑ (tf(t,d) · idf(t)² · t.getBoost() · norm(t,d))= coord(q,d) · ∑ (tf(t,d) · idf(t)² · t.getBoost() · norm(t,d) · queryNorm(q))= coord(q,d.f) · ∑ _score(q.ti, d.f) [ti in q] --------- ②= coord(q,d.f) · (_score(q.t1, d.f) + _score(q.t2, d.f))
① 相关性打分其实是查询与某个文档的某个字段之间的相关性打分，而不是与文档的相关性；
② 根据公式转换，就变成了查询的所有Term与文档中字段的相关性求和，如果某个Term不相关，则需要处理coord系数；
multi-match多字段匹配打分（best_fields模式）
POST /gino_test/_search{ "explain": true, "query": { "multi_match": { "query": "gino cup", "fields": [ "text^8", "fullname^5" ] } }}查询结果：score_bestfields.json
打分分析：
score(q,d) = max(_score(q, d.fi)) = max(_score(q, d.f1), _score(q, d.f2))= max(coord(q,d.f1) · (_score(q.t1, d.f1) + _score(q.t2, d.f1)), coord(q,d.f2) · (_score(q.t1, d.f2) + _score(q.t2, d.f2)))
对于multi-field的best_fields模式来说，相当于是对每个字段对查询分别进行打分，然后执行max运算获取打分最高的。
在计算query weight的过程需要乘上字段的权重，在计算fieldNorm的时候也需要乘上字段的权重。
默认operator为or，如果使用and，打分机制也是一样的，但是搜索结果会不一样。
multi-match多字段匹配打分（cross_fields模式）
POST /gino_test/_search{ "explain": true, "query": { "multi_match": { "query": "gino cup", "type": "cross_fields", "fields": [ "text^8", "fullname^5" ] } }}查询结果：score_crossfields.json
打分分析：
score(q, d) = ∑ (_score(q.ti, d.f)) = ∑ (_score(q.t1, d.f), _score(q.t1, d.f))= ∑ (max(coord(q.t1,d.f) · _score(q.t1, d.f1), coord(q.t1,d.f) · _score(q.t1, d.f2)), max(coord(q.t2,d.f) · _score(q.t2, d.f1), coord(q.t2,d.f) · _score(q.t2, d.f2)))
coord(q.t1,d.f)函数表示搜索的Term(如gino)在multi-field中有多少比率的字段匹配到；best_fields模式中coord(q,d.f1)表示搜索的所以Term(如gino和cup)有多少比率存在与特定的field字段（如text字段）里；
对于multi-field的cross_fields模式来说，相当于是对每个查询的Term进行打分（每个Term执行best_fields打分，即看下哪个field匹配更高），然后执行sum运算。
默认operator为or，如果使用and，打分机制也是一样的，但是搜索结果会不一样。这是一个使用operator为or的报文：score_crossfields_or.json
should增加权重打分
为了增加filter的测试，给gino_test/tweet增加一个tags的字段。
PUT /gino_test/_mapping/tweet{ "properties": { "tags": { "type": "string", "analyzer": "fulltext_analyzer" } }}增加tags的标签
POST /gino_test/_search{ "explain": true, "query": { "bool": { "must": { "bool": { "must": { "multi_match": { "query": "gino cup", "fields": [ "text^8", "fullname^5" ], "type": "best_fields", "operator": "or" } }, "should": [ { "term": { "tags": { "value": "goods", "boost": 6 } } }, { "term": { "tags": { "value": "hobby", "boost": 3 } } } ] } } } }}查询结果：score_should.json
打分分析：
增加了should的权重之后，相当于多了一个打分参考项，打分的过程见上面的计算过程。
function_score高级打分机制
DSL格式：
{ "function_score": { "query": {}, "boost": "boost for the whole query", "functions": [ { "filter": {}, "FUNCTION": {}, "weight": number }, { "FUNCTION": {} }, { "filter": {}, "weight": number } ], "max_boost": number, "score_mode": "(multiply|max|...)", "boost_mode": "(multiply|replace|...)", "min_score" : number }}支持四种类型发FUNCTION:
script_score: 自定义的高级打分机制，涉及的字段只能是数值类型的
weight: 权重打分，一般结合filter一起使用，表示满足某种条件加多少倍的分
random_score： 生成一个随机分数，比如应该uid随机打乱排序
field_value_factor： 根据index里的某个字段值影响打分，比如销量（涉及的字段只能是数值类型的）
decay functions: 衰减函数打分，比如越靠近市中心的打分越高
来做一个实验。先给index增加一个查看数的字段：
PUT /gino_test/_mapping/tweet{ "properties": { "views": { "type": "long", "doc_values": true, "fielddata": { "format": "doc_values" } }}给三条数据分别加上查看数的值：
POST gino_test/tweet/1/_update{ "doc" : { "views" : 56 }}最终数据的样子：
执行一个查询：
{ "explain": true, "query": { "function_score": { "query": { "multi_match": { "query": "gino cup", "type": "cross_fields", "fields": [ "text^8", "fullname^5" ] } }, "boost": 2, "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "views", "factor": 1.2, "modifier": "sqrt", "missing": 1 } }, { "filter": { "term": { "tags": { "value": "goods" } } }, "weight": 4 } ], "score_mode": "multiply", "boost_mode": "multiply" } }}查询结果：score_function.json
打分分析：
score(q,d) = score_query(q,d) * (score_fvf(`view`) * score_filter(`tags:goods`))
score_mode表示多个FUNCTION之间打分的运算法则，需要注意不同的FUNCTION的打分的结果级别可能相差很大；
boost_mode表示function_score和query_score打分的运算法则，也需要注意打分结果的级别；
rescore重打分机制
ES官网介绍: Rescoring | Elasticsearch Reference [2.3] | Elastic
重打分机制并不会应用到所有的数据中。比如需要查询前10条数据，那么所有的分片先按默认规则查询出前10条数据，然后应用rescore规则进行重打分返回给master节点进行综合排序返回给用户。
rescore支持多个规则计算，以及与原先的默认打分进行运算（权重求和等）。
rescore因为计算的打分的document较少，性能应该会更好一点，但是这个涉及到全局排序，实际运用的场景要注意。
看完上述内容，你们对ElasticSearch相关性打分机制是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注行业资讯频道，感谢大家的支持。
