elasticsearch 评分
时间: 2023-08-31 09:09:59 浏览: 50
Elasticsearch使用相关性评分来衡量查询结果与搜索查询的匹配程度。其中,两个主要的评分算法是TF-IDF和BM25。
TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种传统的评分算法,它考虑了词项在文档中的频率和在整个文集中的重要性。它通过计算词项在文档中的出现频率(TF)和在文集中的逆文档频率(IDF),来决定一个词项的相关性得分。TF-IDF评分越高,表示词项在文档中的出现频率越高且在整个文集中的重要性越大。
BM25是一种更先进的评分算法,它综合考虑了词项频率、文档长度和文档频率等因素。BM25对于常见词项的匹配较为慎重,但在罕见词项的匹配上具有更好的效果。相对于TF-IDF,BM25更适用于大型的文档集合和长文档。
在Elasticsearch中,影响相关性评分的因素包括:
- 词项频率(Term Frequency,TF):词项在文档中的出现频率越高,相关性评分越高。
- 逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF):衡量词项的重要性,常见词项的IDF较低,罕见词项的IDF较高。
- 文档长度(Field Length):较长的文档可能会被降低相关性评分,以避免长文档在相关性上的优势。
- 文档频率(Document Frequency,DF):词项在文档集合中的出现频率越高,相关性评分越低。
综上所述,Elasticsearch使用TF-IDF和BM25等评分算法来衡量查询结果与搜索查询的相关性。评分算法会考虑词项频率、逆文档频率、文档长度和文档频率等因素,并根据这些因素为每个查询结果分配一个相关性得分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Elasticsearch】Elasticsearch自定义评分的N种方法](https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/116569606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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