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Elasticsearch: 权威指南 » 深入搜索 » 多字段搜索 » 多数字段 good

跨字段实体搜索 » 多数字段编辑 全文搜索被称作是召回率(Recall)与精确率(Precision)的战场:召回率——返回所有的相关文档;精确率——不返回无关文档。目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档。 为了提高召回率的效果,我们扩大搜索范围——不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档,还会返回我们认为与查询相关的所有文档。如果一个用户搜索 “quick brown box” ,一个包含词语fast foxes的文档被认为是非常合理的返回结果。 如果包含词语fast foxes的文档是能找到的唯一相关文档,那么它会出现在结果列表的最上面,但是,如果有 100 个文档都出现了词语quick brown fox,那么这个包含词语fast foxes的文档当然会被认为是次相关的,它可能处于返回结果列表更下面的某个地方。当包含了很多潜在匹配之后,我们需要将最匹配的几个置于结果列表的顶部。 提高全文相关性精度的常用方式是为同一文本建立多种方式的索引,每种方式都提供了一个不同的相关度信号signal。主字段会以尽可能多的形式的去匹配尽可能多的文档。举个例子,我们可以进行以下操作: 使用词干提...

大数据架构的未来

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