elasticsearch相关性排序

在Elasticsearch中，相关性排序是根据一个浮点数来表示的，并通过_score参数<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [elasticsearch-查询平分排序](https://blog.csdn.net/chuan442616909/article/details/55189784)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

elasticsearch评分排序

在Elasticsearch中，评分排序是根据文档的相关性分数进行排序的。如果没有特殊声明的排序字段，Elasticsearch会根据文档的相关性分数（score）来排序，分数越高的文档排序越靠前。

实际上，Elasticsearch提供了多种类型的查询，可以根据不同的需求进行排序。比如，可以通过添加排序列并在建立索引时计算排序值，并将其写入索引中来实现排序。不过，索引结构并不总是笛卡尔积的排列，所以在短时间内很难立即上线，需要重新建立索引结构。

另一种常用的评分排序方法是使用multi_match查询，可以指定多个字段进行查询，并使用相关性分数进行排序。你可以通过设置查询参数来指定字段，类型和查询内容，然后根据相关性分数对结果进行排序。这样，就可以根据查询内容在指定的字段中找到相关性最高的文档，并将其排在前面。

总的来说，Elasticsearch的评分排序是根据文档的相关性分数进行的，可以根据不同的需求使用不同的查询方法和参数来实现排序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ElasticSearch 评分排序](https://blog.csdn.net/weixin_42413747/article/details/111891799)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Elasticsearch中的评分排序--Function score query](https://blog.csdn.net/qq_39198749/article/details/126639682)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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springboot elasticsearch 字段 相近度排序

Elasticsearch是一个全文搜索引擎，它可以实现相近度排序，即根据字段中词语的相近程度对文档进行排序。在使用Springboot集成Elasticsearch进行相近度排序时，可以使用以下方法：

1. 定义mapping，在mapping中为要排序的字段添加"similarity"属性，指定要使用的相近度算法，如"BM25"或"TF-IDF"。

2. 使用Elasticsearch的"match"或"multi_match"查询，指定要进行排序的字段，以及查询的关键字。

3. 在查询语句中添加"sort"参数，指定要按照相近度排序。

4. 在查询结果中获取排序后的文档列表。

使用Springboot和Elasticsearch进行相近度排序可以提高搜索结果的准确性和相关性，使得用户可以更快速地找到自己需要的内容。同时，与传统的数据库相比，Elasticsearch还可以处理大量文本数据和高并发查询。因此，在处理大规模数据搜索时，Elasticsearch是一种非常有效的工具。