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

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

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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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《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一2.1.1　何时文档被匹配上

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。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。 2.1.1　何时文档被匹配上一个文档被Lucene返回，意味着该文档与用户提交的查询是匹配的。在这种情况下，每个被返回文档会有一个得分。在某些场景下，所有文档的得分都一样（比如使用constant_score查询），不过一般情况下，各个文档的得分是不一样的。得分越高，文档更相关，至少从Apache Lucene及其评分公式的角度来看是这样的。得分还取决于匹配的文档、查询和索引内容，因此，很显然同一个文档对不同查询的得分是不同的。读者需要注意，同一文档在不

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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2.1.3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。 2.1.3　Elasticsearch如何看评分总而言之，Elasticsearch使用了Lucene的评分功能，幸运的是Elasticsearch允许我们挑选可用的similarity类实现，或者自定义similarity类，来替换默认的评分算法。不过请记住，Elasticsearch不仅仅是Lucene的简单封装，因为它虽然使用了Lucene的评分功能，但不仅限于Lucene的评分功能。用户可以使用各种不同的查询类型，以精确控制文档评分的计算。例如使

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