前一篇已经翻译过termvectors的使用方法了，这对于学习如何使用tf-idf来说是很有帮助的了。
更多内容参考我整理的ELK教程

什么是TF-IDF?

今天早晨起来，看《ES IN ACTION》的时候，遇到了这个术语，看英文实在不明白，于是百度了一下。看到了阮一峰的一篇关于它的文章，讲解的十分简单明了，不得不佩服大家的作品，就是不一样。

其实TF-IDF是一种全文检索很常见的算法，即按照关键词以及权重来判断用户想要的是哪一个相关的文档。

比如说，我的名字叫xingoo这句话，想要针对它来做一次全文检索。

第一步，就是对它进行分词，可以分为我 的 名字 叫 xingoo其中的是一种停顿词，很多文档中都会出现，因此可以忽略。那么关键词可以变为：名字``xingoo。那么名字``xingoo这两个词出现了多少次，就可以作为TF，即term frequnency，词频。

第二步，如果其他的文档中也会出现名字这种词，而很少会出现xingoo这种个性话的词。因此采用一种逆向权重法，即越少出现的词，越特殊，越能代表这篇文档的特殊性。这个就叫做IDF，即Inverse Document Frequency，你文档频率。

关于他们的计算公式，可以参考阮一峰的文章，很容易理解的！

multi tervectors

再说回官方文档吧，这次介绍的是一次性返回多个查询的termvectors，原理和multi get类似，都是使用一个docs的数组，请求多个index,type,id。

curl 'localhost:9200/_mtermvectors' -d '{
   "docs": [
      {
         "_index": "testidx",
         "_type": "test",
         "_id": "2",
         "term_statistics": true
      },
      {
         "_index": "testidx",
         "_type": "test",
         "_id": "1",
         "fields": [
            "text"
         ]
      }
   ]
}'

索引可以放在url上面，这样docs中就可以忽略，也可以在docs进行覆盖：

curl 'localhost:9200/testidx/_mtermvectors' -d '{
   "docs": [
      {
         "_type": "test",
         "_id": "2",
         "fields": [
            "text"
         ],
         "term_statistics": true
      },
      {
         "_type": "test",
         "_id": "1"
      }
   ]
}'

type也是如此：

curl 'localhost:9200/testidx/test/_mtermvectors' -d '{
   "docs": [
      {
         "_id": "2",
         "fields": [
            "text"
         ],
         "term_statistics": true
      },
      {
         "_id": "1"
      }
   ]
}'

如果索引和类型都一样，只有请求的id不一样，那么可以把id放在一个数组里面：

curl 'localhost:9200/testidx/test/_mtermvectors' -d '{
    "ids" : ["1", "2"],
    "parameters": {
        "fields": [
                "text"
        ],
        "term_statistics": true,
        …
    }
}'

由于termvectors支持用户自己定义的文档，而不是ES中存储的。因此可以按照下面的语法，请求多个自定义的文档进行解析：

curl 'localhost:9200/_mtermvectors' -d '{
   "docs": [
      {
         "_index": "testidx",
         "_type": "test",
         "doc" : {
            "fullname" : "John Doe",
            "text" : "twitter test test test"
         }
      },
      {
         "_index": "testidx",
         "_type": "test",
         "doc" : {
           "fullname" : "Jane Doe",
           "text" : "Another twitter test ..."
         }
      }
   ]
}'