《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一2.1.3　Elasticsearch如何看评分-低调大师

《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一2.1.3　Elasticsearch如何看评分

2017-06-22 645

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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《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

2017-06-22

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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2.1.4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。 2.1.4　一个例子现在，我们已经了解评分的工作原理。接下来我们看一个在现实生活中应用评分的简单例子。首先我们需要创建一个名为scoring的新索引。使用如下命令创建这个索引：简单起见，我们使用了只有一个物理分片和0个副本的索引（我们不需要在这个例子中关心分布式文档频率）。我们需要索引一个简单的文档，代码如下：接着我们执行一个简单的匹配（match）查询，查询的词项是“document”。 Elasticsearch返回的结果如下：显然，刚才索引的这个文档

2017-06-22

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