ElasticSearch之-打分机制
Lucene和es的打分机制是一个公式。将查询作为输入，使用不同的手段来确定每一篇文档的得分，将每一个因素最后通过公式综合起来，返回该文档的最终得分。这个综合考量的过程，就是我们希望相关的文档被优先返回的考量过程。在Lucene和es中这种相关性称为得分。 在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解：
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一个词条如果在不同的文档中出现的次数越多，它就越不相关！
我们称之为TF-IDF，TF是词频（term frequency），而IDF是逆文档频率（inverse document frequency）。
The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm
In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March
The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser.假如es索引中，有上述3篇文档：
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词条
ICU的文档频率是2，因为它出现在2篇文档中，文档的逆源自得分乘以1/DF，DF是该词条的文档频率，这就意味着，由于ICU词条拥有更高的文档频率，所以，它的权重会降低。 -
词条
the的文档频率是3，它在3篇文档中都出现了，注意：尽管the在后两篇文档出都出现两次，但是它的词频是还是3，因为，逆文档词频只检查词条是否出现在某篇文档中，而不检查它在这篇文档中出现了多少次，那是词频该干的事儿。
逆文档词频是一个重要的因素，用来平衡词条的词频。比如我们搜索the 996.ICU。单词the几乎出现在所有的文档中（中文中比如的），如果这个鬼东西要不被均衡一下，那么the的频率将完全淹没996.ICU。所以，逆文档词频就有效的均衡了the这个常见词的相关性影响。以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。
除了结合向量空间模型的实用评分模式，是es和Lucene最为主流的评分机制，但这并不是唯一的，除了TF-IDF这种实用模型之外，其他的模型包括：
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Okapi BM25。
-
随机性分歧（Divergence from randomness），即DFR相似度。
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LM Dirichlet相似度。
-
LM Jelinek Mercer相似度。
这里简要的介绍BM25几种主要设置，即k1、b和discount_overlaps：
-
k1和b是数值的设置，用于调整得分是如何计算的。
-
k1控制对于得分而言词频（TF）的重要性。
-
b是介于
0 ~ 1之间的数值，它控制了文档篇幅对于得分的影响程度。 -
默认情况下，
k1设置为1.2，而b则被设置为0.75 -
discount_overlaps的设置用于告诉es，在某个字段中，多少个分词出现在同一位置，是否应该影响长度的标准化，默认值是true。
PUT w2
{
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"similarity": "BM25"
}
}
}
}
}
PUT w2/doc/1
{
"title":"The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm"
}
PUT w2/doc/2
{
"title":"In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March"
}
PUT w2/doc/3
{
"title":"The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser."
}
GET w2/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "the 996"
}
}
}similarity
PUT w3
{
"settings": {
"index": {
"analysis": {
"analyzer":"ik_smart"
}
},
"similarity": {
"my_custom_similarity": {
"type": "BM25",
"k1": 1.2,
"b": 0.75,
"discount_overlaps": false
}
}
},
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"similarity":"my_custom_similarity"
}
}
}
}
}
PUT w3/doc/1
{
"title":"The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm"
}
PUT w3/doc/2
{
"title":"In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March"
}
PUT w3/doc/3
{
"title":"The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser."
}
GET w3/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "the 996"
}
}
}
ndex.similarity.default.type: BM25
boosting是一个用来修改文档相关性的程序。boosting有两种类型：
-
索引的时候，比如我们在定义mappings的时候。
-
查询一篇文档的时候。
以上两种方式都可以提升一个篇文档的得分。需要注意的是：在索引期间修改的文档boosting是存储在索引中的，要想修改boosting必须重新索引该篇文档。
PUT w4
{
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"name": {
"boost": 2.0,
"type": "text"
},
"age": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
原因之一是因为一旦映射建立完成，那么所有name字段都会自动拥有一个boost值。要想修改这个值，那就必须重新索引文档。 另一个原因是，boost值是以降低精度的数值存储在Lucene内部的索引结构中。只有一个字节用于存储浮点型数值（存不下就损失精度了），所以，计算文档的最终得分时可能会损失精度。 最后，boost是应用与词条的。因此，再被boost的字段中如果匹配上了多个词条，就意味着计算多次的boost，这将会进一步增加字段的权重，可能会影响最终的文档得分。 现在我们再来介绍另一种方式。
PUT w5
{
"mappings":{
"doc":{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
PUT w5/doc/1
{
"title":"Lucene is cool",
"content": "Lucene is cool"
}
PUT w5/doc/2
{
"title":"Elasticsearch builds on top of lucene",
"content":"Elasticsearch builds on top of lucene"
}
PUT w5/doc/3
{
"title":"Elasticsearch rocks",
"content":"Elasticsearch rocks"
}来查询：
GET w5/doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title":{
"query": "elasticserach rocks",
"boost": 2.5
}
}
},
{
"match": {
"content": "elasticserach rocks"
}
}
]
}
}
}content字段，加了boost的title查询更有影响力。也只有在bool查询中，boost
GET w5/doc/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "elasticserach rocks",
"fields": ["title", "content"],
"boost": 2.5
}
}
}boost。通过在字段名称后添加一个^符号和boost的值。告诉es只需对那个字段进行boost
GET w5/doc/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "elasticserach rocks",
"fields": ["title^3", "content"]
}
}
}title字段被boost了3倍。 需要注意的是：在使用boost的时候，无论是字段或者词条，都是按照相对值来boost的，而不是乘以乘数。如果对于所有的待搜索词条boost了同样的值，那么就好像没有boost一样（废话，就像大家都同时长高一米似的）！因为Lucene会标准化boost的值。如果boost一个字段4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4
GET py1/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "北京"
}
},
"explain": true,
"_source": "title",
"size": 1
}"size": 1返回一篇文档），只查看指定的字段（"_source": "title"只返回title字段）。
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 24,
"max_score" : 4.9223156,
"hits" : [
{
"_shard" : "[py1][1]",
"_node" : "NRwiP9PLRFCTJA7w3H9eqA",
"_index" : "py1",
"_type" : "doc",
"_id" : "NIjS1mkBuoj17MYtV-dX",
"_score" : 4.9223156,
"_source" : {
"title" : "大写的尴尬 插混为啥在北京不受待见？"
},
"_explanation" : {
"value" : 4.9223156,
"description" : "weight(title:北京 in 36) [PerFieldSimilarity], result of:",
"details" : [
{
"value" : 4.9223156,
"description" : "score(doc=36,freq=1.0 = termFreq=1.0\n), product of:",
"details" : [
{
"value" : 4.562031,
"description" : "idf, computed as log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5)) from:",
"details" : [
{
"value" : 4.0,
"description" : "docFreq",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 430.0,
"description" : "docCount",
"details" : [ ]
}
]
},
{
"value" : 1.0789746,
"description" : "tfNorm, computed as (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength)) from:",
"details" : [
{
"value" : 1.0,
"description" : "termFreq=1.0",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 1.2,
"description" : "parameter k1",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 0.75,
"description" : "parameter b",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 12.1790695,
"description" : "avgFieldLength",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 10.0,
"description" : "fieldLength",
"details" : [ ]
}
]
}
]
}
]
}
}
]
}
}_explanation字段中，可以看到value值是4.9223156，那么是怎么算出来的呢？ 来分析，分词北京在描述字段（title）出现了1次，所以TF的综合得分经过"description" : "tfNorm, computed as (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength)) from:"计算，得分是1.0789746。 那么逆文档词频呢？根据"description" : "idf, computed as log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5)) from:"计算得分是4.562031。
1.0789746 * 4.562031 = 4.92231557341264.9223156。 需要注意的是，explain的特性会给es带来额外的性能开销。所以，除了在调试时可以使用，生产环境下，应避免使用explain
