17、Elasticsearch相关性搜索与评分机制详解

Elasticsearch相关性搜索与评分机制详解

在Elasticsearch和Lucene中，相关性搜索是一个核心功能，它会将更相关的结果优先返回，而这种相关性用分数（score）来衡量。下面我们将详细探讨Elasticsearch中计算分数的方法以及相关的评分机制。

1. TF-IDF评分基础

Elasticsearch在计算分数时，会考虑搜索词的频率以及该词的常见程度。具体来说，一个词在文档中出现的次数越多，该文档与搜索词的相关性就越高；但如果这个词在所有文档中出现的次数越多，它的相关性就越低。这就是TF-IDF（词频 - 逆文档频率）的基本概念。

1.1 词频（Term Frequency，TF）

词频是指一个词在文档中出现的次数。例如，在搜索关于Elasticsearch的聚会时，我们希望更多提及Elasticsearch的群组优先显示。假设有两个句子：
- 句子1：“We will discuss Elasticsearch at the next Big Data group.”
- 句子2：“Tuesday the team will gather to answer questions about Elasticsearch, Elasticsearch.”

句子1中“Elasticsearch”出现了1次，其词频（TF）为1；句子2中“Elasticsearch”出现了2次，词频为2。因此，包含句子2的文档得分应该高于包含句子1的文档。

1.2 逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）

逆文档频率相对复杂一些，它表示一