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《读书报告 – Elasticsearch入门 》----Part II 深入搜索(2)

第十三章 全文检索 这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。 全文检索最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 根据文档与查询的相关程度对结果集进行排序的能力。相关度可以使用TF/IDF、地理位置相近程度、模糊相似度或其他算法计算。 分析(Analysis) 将一段文本转换为一组唯一的、标准化了的标记(token),用以(a)创建倒排索引,(b)查询倒排索引。 注意,一旦提到相关度和分析,指的都是查询(queries)而非过滤器(filters)。 基于短语 vs. 全文 虽然所有的查询都会进行相关度计算,但不是所有的查询都有分析阶段。而且像bool或function_score这样的查询并不在文本字段执行。文本查询可以分为两大类: 1. 基于短语(Term-based)的查询: 像term或fuzzy一类的查询是低级查询,它们没有分析阶段。这些查询在单一的短语上执行。例如对单词'Foo'的term查询会在倒排索引里精确地查找'Foo'这个词,并对每个包含这个单词的文档计算TF/IDF相关度'_score'...

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