Elasticsearch自定义评分的多种方法

最新推荐文章于 2024-10-15 12:30:00 发布
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本文介绍了Elasticsearch中实现自定义评分的三种方法：函数评分、脚本评分和Boosting查询。这些方法允许根据特定需求调整搜索结果排序，提高搜索灵活性和准确性。示例包括使用评分函数基于文档"views"字段计算评分，使用脚本评分自定义计算逻辑，以及通过Boosting查询调整不同查询的权重。

Elasticsearch自定义评分的多种方法

在大数据领域，Elasticsearch是一个广泛使用的开源搜索和分析引擎。它提供了强大的搜索功能，并支持通过自定义评分机制来调整搜索结果的排序。在本文中，我们将探讨Elasticsearch中实现自定义评分的几种方法，并提供相应的源代码示例。

方法一：函数评分（Function Score）

函数评分是Elasticsearch中实现自定义评分的一种常用方法。它允许我们定义一个或多个评分函数，并根据这些函数的结果来影响搜索结果的排序。以下是一个示例，演示了如何使用函数评分来自定义评分：

GET /index/_search
{
   
   
  "query": {
   
   
    "function_score":
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Elasticsearch 查询之Function Score Query
三劫散仙
08-18 2882
ES 的主查询评分模式分为两种，是信息检索领域的重要算法： TF-IDF 算法 和 BM25 算法。Elasticsearch 从版本 5.0 开始引入了 BM25 算法作为默认的文档评分（relevance scoring）算法。在此之前，Elasticsearch 使用的是 TF-IDF 算法作为默认的文档评分算法。从版本 5.0 起，BM25 算法取代了 TF-IDF，成为了默认的算法，用于计算文档与查询之间的相关性得分。
Elasticsearch的自定义score评分
寻梦友的博客
09-19 880
文章摘要 Elasticsearch默认使用BM25算法计算相关性得分_score，但自定义排序时默认不计算_score。通过track_scores:true可保留原始得分。评分依据TF/IDF算法，受词频、逆文档频率等因素影响。业务中常需自定义评分，ES提供了function_score查询，支持多种评分函数（filter&weight、衰减函数、脚本评分等）和组合方式（score_mode）。例如，可通过field_value_factor结合销量字段提升热门商品排名，或使用衰减函数实现时间敏
elasticsearch 自定义评分
wq123123423432的博客
06-26 282
1Index Boost 索引层面修改相关性 2boosting 修改文档相关性 3negative_boost 降低相关性 4 function_score 自定义评分 （script_score，field_value_factor） 5查询后二次打分rescore_query
Elasticsearch 自定义评分和脚本评分
得塔云的博客
07-07 1071
自定义评分允许我们根据一组预定义的函数来修改每个文档的默认评分。这些函数可以基于文档的字段值、查询条件或其他因素来计算新的评分。最终，Elasticsearch会将原始评分与自定义评分结合，以决定搜索结果的排序。脚本评分允许我们使用自定义的脚本语言（如Painless）来计算文档的评分。这种方式提供了最大的灵活性，可以根据几乎任何逻辑来计算评分。自定义评分和脚本评分是Elasticsearch提供的强大功能，它们允许我们根据业务需求对搜索结果进行精细化的排序。
ElasticSearch自定义评分-看这篇就够了
W2044377578的博客
01-12 5020
ElasticSearch自定义评分
ElasticSearch 自定义评分function_score
qq_35270686的博客
07-19 1723
elasticsearch function_score
Elasticsearch高级搜索技术-自定义评分规则
weixin_43298211的博客
10-15 1500
脚本得分允许你使用自定义的脚本来计算每个文档的得分。你可以编写一个 Painless 脚本（Elasticsearch 的默认脚本语言），根据文档中的字段值或其他条件来调整得分。
基于ElasticSearch的匹配搜索引擎搭建项目-全文检索-模糊匹配-相关性排序-分布式搜索-高性能查询-数据索引优化-实时搜索-多字段匹配-自定义评分-聚合分析-中文分词-停.zip
最新发布
10-10
ElasticSearch在全文检索、模糊匹配、相关性排序、分布式搜索、高性能查询、数据索引优化、实时搜索、多字段匹配、自定义评分、聚合分析以及中文分词等方面具备强大的功能和灵活的应用性，使得它成为构建匹配搜索...
Elasticsearch 定制评分（自定义评分）
hhhzua的专栏
07-06 2724
Elasticsearch 的相似度算法被定义为检索词频率/反向文档频率， TF/IDF 。 一. 相关概念： 检索词频率：tf 词 t 在文档 d 的词频（ tf ）是该词在文档中出现次数的平方根。 tf(t in d) = √frequency 检索词在该字段出现的频率？出现频率越高，相关性也越高。 字段中出现过 5 次要比只出现过 1 次的相关性高。 反向文档频率：idf 词 t 的逆向文档频率（ idf ）是：索引中文档数量除以所有包含该词的文档数，然后求其对数。 idf(t) = 1 +
elasticsearch 自定义打分
weixin_33958585的博客
11-12 616
curl -XGET 'http://localhost:9200/searchsuggestion/searchsuggestion/_search?pretty' -d '{ "fields" : ["company_full_name","id"], "size" : 10, "query": { "func...
elasticsearch6.x自定义分词插件
11-20
自定义了es6分词插件，其中分词逻辑已被封装到接口中，接收文本，调用接口，输出分词结果 参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/frankcheng5143/article/details/82870319
Python-Elasticsearch的高效嵌入向量相似打分插件
08-11
Score documents using embedding-vectors dot-product or cosine-similarity with ES Lucene engine
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1、期望Elasticsearch搜索结果更准确，不可回避的三个问题问题1：用户真正的需求是什么？如果不能获得用户的搜索意图，搜索的准确性无从谈起。比如：同样输入“锤子”，工匠期望的是...
通过案例实战详解elasticsearch自定义打分function_score的使用
赵侠客
07-29 1552
elasticsearch给我们提供了很强大的搜索功能，但是有时候仅仅只用相关度打分是不够的，本文结合简单案例详解function_score的使用方法
elasticsearch[七]：ES评分规则详解[查询评分规则、自定义评分规则]
丨汀、的博客
01-17 4400
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ElasticSearch[八]：自定义评分功能、使用场景讲解以及 function_score常用的字段解释
丨汀、的博客
01-18 2603
ElasticSearch[八]：自定义评分功能、使用场景讲解以及 function_score常用的字段解释
ElasticSearch(九) ElasticSearch使用教程之_score(评分)介绍
weixin_38399962的博客
04-08 1332
https://blog.youkuaiyun.com/paditang/article/details/79098830 个人强烈推荐这篇文章， 讲的特别好
elasticsearch-自定义分析器
豆豆不在了
01-13 2005
自定义分析器 虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器，然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于，你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。 在 [analysis-intro] 我们说过，一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器， 三种函数按照顺序被执行: 字符过
使用spring-data-elasticsearch进行自定义打分
aa28786109的博客
07-01 746
近期工作中有个小小的推荐需求，其实更像是一个条件多一点的匹配排序功能。 需求大致如下：A产品与B客户的部分过滤属性全部满足，其余属性满足至少一个，则可以展示在推荐列表中，但是展示优先级按照属性c1,c2,c3,c4是否匹配（实际应用中有大致二十个条件）。 可以使用支持自定义打分的工具如solr,es等来比较好的实现 c1属性权重23 =8 分 c2属性权重4分 c3权重2分 c4...
Elasticsearch自定义排序脚本插件的介绍与应用
默认情况下，Elasticsearch可以根据相关性评分（_score）、字段值的升序或降序等来进行排序。然而，业务场景的复杂性常常要求开发者实现更复杂的排序逻辑，比如基于地理位置、时间戳、文档属性的复合排序，或者是...
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