从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示，展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集。下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分。

Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档， 并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space model），同时也加入了一些现代的新特性，如协调因子（coordination factor），字段长度归一化（field length normalization），以及词或查询语句权重提升。

Lucene计算评分的公式：

这个评分公式有6个部分组成：

     coord(q,d) 评分因子，基于文档中出现查询项的个数。越多的查询项在一个文档中，说明文档的匹配程度越高。

     queryNorm(q)查询的标准查询

     tf(t in d) 指项t在文档d中出现的次数frequency。具体值为次数的开根号。

     idf(t) 反转文档频率, 出现项t的文档数docFreq

     t.getBoost 查询时候查询项加权

     norm(t,d) 长度相关的加权因子

 

1、tf(t in d) 词频

 tf(t in d) = √frequency 

即出现的个数进行开方，这个没什么可以讲述的，实际打分也是如此。

2、idf(t)反转文档频率 

这个的意思是出现的逆词频数，即召回的文档在总文档中出现过多少次，这个的计算在ES中与lucene中有些区别，只有在分片数为1的情况下，与lucene的计算是一致的，如果不唯一，那么每一个分片都有一个不同的idf的值，它的计算方式如下所示：

idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))

其中，log是以e为底的，不是以10或者以2为底，这点需要注意，numDocs是指所有的文档个数，如果有分片的话，就是指的是在当前分片下总的文档个数，docFreq是指召回文档的个数，如果有分片对应的也是在当前分片下召回的个数，这点是计算的时候与lucene不同之处，如果想验证是否正确，只需将分片shard的个数设置为1即可

3、queryNorm(q)查询的标准查询

queryNorm(q) = 1 / √sumOfSquaredWeights 

 上述公式是ES官网的公式，这是在默认query boost为1，并且在默认term boost为1 的情况下的打分，其中

 sumOfSquaredWeights =idf(t1)*idf(t1)+idf(t2)*idf(t2)+...+idf(tn)*idf(tn)

 其中n为在query里面切成term的个数，但是上面全部是在默认为1的情况下的计算，实际上的计算公式如下所示：

4、coord(q,d)协调因子

    coord(q,d)=overlap / maxoverlap

其中overlap是检索命中query中term的个数，maxoverlap是query中总共的term个数

5、t.getboost()

对于每一个term的权值，没仔细研究这个项，个人理解的是，如果对一个field设置boost，那么如果在这个boost召回的话，每一个term的boost都是该field的boost

6、norm(t,d)

对于field的标准化因子，在官方给的解释是field越短，如果召回的话权重越大

其中d.getboost表明如果该文档权重越大那么久越重要

f.getboost表明该field的权值越大，越重要

lengthnorm表示该field越长，越不重要，越短，越重要，在官方文档给出的公式中，默认boost全部为1，在此给出官方文档的打分公式：

 norm(d) = 1 / √numTerms

 

如查询解析语句得分：

_search?explain

{
　　"query": {
　　　　"multi_match": {
　　　　"query": "居夷集第三卷",
　　　　"fields": [
　　　　　　"title",
　　　　　　"keywords",
　　　　　　"author"
　　　　]
　　　　}
　　}
}

multi_match默认选择fields中得分最高的作为最终的得分相当于max（field_score），如下图：红框1的得分是属性keywords中居在文档id=51时的得分（红框1= 红框2 * 红框3）

 

具体的计算公式：红框2处的得分由 queryWeight * fieldWeight 两部分的乘积组成。词频tf(t)，反向文档频率idf(t)

如：queryWeight = idf(t) * queryNorm(d)

idf(t) = ( 1+ln( maxDocs / (docFreq +1 ) ) )  = （1 + ln ( 3091 / ( 2 +1 ）） 注意这个是自然对数

 

 

 

 再来看一个只有一个分片的索引来加深刚才的计算，其实在es的head插件中显示的得分的计算公式实际可以对应的就是：

 sumScore = partScore1 +partScore2 +partScore3 + ...

partScore = queryWeight * fieldWeight

queryWeight =  idf(t) * queryNorm(d)

fieldweight = idf * tf * fieldnorm

 

总得分：0.5216244 = 0.119818024 + 0.119818024 + 0.119818024 + 0.119818024 + 0.04235228

partScore 1 ： 0.119818024  = 0.4792721 * 0.25

queryWeight  ： 0.4792721  =（ 1 +  ln( 2 / (1+1 ) )  ） *  （1/ √ (1*1+1*1+1*1+1*1 + 0.5945349*0.5945349)）

fieldweight  : 0.25 = 1 * 1 * 0.25

 

 

 

 

 

 

Reference：

[1] http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948

[2] http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html

[3] https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html