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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

《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一2.1.4 一个例子

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

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