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《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一2.1 Apache Lucene默认评分公式解释

本节书摘来华章计算机《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一书中的第2章 ,第2.1节,[美]拉斐尔·酷奇(Rafal Ku) 马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogoziski)著 张世武 余洪淼 商旦 译 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1 Apache Lucene默认评分公式解释 评分是Apache Lucene查询处理过程的一个重要环节。评分是指针对给定查询计算某个文档的score属性的过程。什么是文档得分?它是一个刻画文档与查询匹配程度的参数。在本节,我们将了解Apache Lucene的默认评分机制:TF/IDF(词频/逆文档频率)算法以及它是如何影响文档查询结果的。了解评分公式的工作原理对构造复杂查询以及分析查询中因子的重要性都是很有价值的。同时,掌握Lucene评分机制的基础知识有助于我们更好地优化查询来获取符合我们使用场景的结果。

《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一2.1.2 TF/IDF评分公式

本节书摘来华章计算机《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一书中的第2章 ,第2.1.2节,[美]拉斐尔·酷奇(Rafal Ku) 马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogoziski)著 张世武 余洪淼 商旦 译 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.2 TF/IDF评分公式 从Lucene 4.0版本起,Lucene引入了多种不同的打分公式,这一点或许你已经有所了解了。不过,我们还是希望在此探索一下默认的TF/IDF打分公式的一些细节。请记住,为了调节查询相关性,你并不需要深入理解这个公式的来龙去脉,但是了解它的工作原理却非常重要,因为这有助于简化相关度调优过程。 Lucene的理论评分公式TF/IDF公式的理论形式如下: 上面的公式融合了布尔检索模型和向量空间检索模型。我们不打算在此讨论理论评分

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