Elasticsearch(1) boosting的使用

2跬步9

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分类专栏： elastic的学习笔记文章标签： elasticsearch

于 2024-03-08 18:57:10 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29312279/article/details/136569584

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本文介绍了Elasticsearch7.10.1中使用Boosting查询对电商网站搜索结果进行权重调整的机制，包括如何设置正向和反向查询、负权重提升以及实际应用场景和查询示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

elasticsearch version： 7.10.1

boosting介绍

Boosting查询允许您降低与负面查询匹配的文档的相关性评分

boosting语法

GET /_search
{
   
  "query": {
   
    "boosting": {
   
      "positive": {
   
        "term": {
   
          "text": "apple"
        }
      },
      "negative": {
   
        "term": {
   
          "text": "pie tart fruit crumble tree"
        }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

关键词	语法介绍
positive	这是主要要匹配的查询，只会展示positive 条件匹配的结果
negative	这是要降低相关性分数的查询
negative_boost	一个在0到1之间的值,用于降低与negative查询匹配的文档的相关性评分

查询流程

执行正向(Positive)查询 ElasticSearch首先执行正向查询,获取与之匹配的文档集合。这个查询是Boosting查询的主要部分。
执行反向(Negative)查询然后,ElasticSearch执行反向查询,获取与之匹配的文档集合。这个查询是用来降低与之匹配文档的相关性分数。
计算相关性分数对于每个文档,ElasticSearch计算其相对于正向查询的相关性分数。如果该文档也与反向查询匹配,则其分数会根据negative_boost的值进行降低。
如果一个文档只与正向查询匹配,则保留原始分数不变
如果一个文档既与正向查询又与反向查询匹配,则按new_score = old_score * negative_boost计算新的降低后的分数
排序返回结果最后,ElasticSearch根据计算出的新相关性分数对匹配文档进行排序,并返回结果。