搜索-Elasticsearch-进阶1

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一.function_score
二.搜索字段的权重控制

一.function_score

functions是一个数组,存放加强函数列表

1.加强_score的计算函数

(1) weight
设置一个简单而不被规范化的权重提升值
new_score = old_score * weight

(2) field_value_factor
将某个字段的值乘上old_score

(3) random_score :
为每个用户都使用一个不同的随机评分对结果排序，但对某一具体用户来说，看到的顺序始终是一致的

2.辅助参数

(1) boost_mode : 决定 old_score 和 加强score 如何合并
(2) score_mode：先合并functions中的函数，然后使用加强score和old_score合并(boost_mode)
(3) max_boost

3.衰减函数

以某个字段的值为基准，距离某个值越近得分越高
linear : 线性函数是条直线，一旦直线与横轴0香蕉，所有其他值的评分都是0
exp : 指数函数是先剧烈衰减然后变缓
guass(最常用) : 高斯函数则是钟形的，他的衰减速率是先缓慢，然后变快，最后又放缓

4.script_score

当需求超出以上范围时，可以用自定义脚本完全控制评分计算，不过因为还要额外维护脚本不好维护，因此尽量使用ES提供的评分函数，需求真的无法满足再使用script_score

weight-example：

 GET 127.0.0.1/mytest/doc/_search
 {
 "query": {
 "function_score": {
 "query": {
 "match_all": {} //match_all查出来的所有文档的_score都是1
 },
 "functions": [
 //第一个filter(使用weight加强函数)，如果language是java，加强score就是2
 {
 "filter": {
 "term": {
 "language": "java"
 }
 },
 "weight": 2
 },
 //第二个filter(使用weight加强函数)，如果language是go，加强score就是3
 {
 "filter": {
 "term": {
 "language": "go"
 }
 },
 "weight": 3
 },
 //第三个filter(使用weight加强函数)，如果like数大于等于10，加强score就是5
 {
 "filter": {
 "range": {
 "like": {
 "gte": 10
 }
 }
 },
 "weight": 5
 },
 //field_value_factor加强函数，会应用到所有文档上，加强score就是like值
 {
 "field_value_factor": {
 "field": "like"
 }
 }
 ],
 "score_mode": "multiply", //设置functions裡面的加强score们怎麽合併成一个总加强score
 "boost_mode": "multiply" //设置old_score怎麽和总加强score合併
 }
 }
 }
 

按受欢迎度提升权重/field_value_factor

 GET /forum/article/_search
 {
 "query": {
 "function_score": {
 "query": {
 "multi_match": {
 "query": "java spark",
 "fields": ["tile", "content"]
 }
 },
 "field_value_factor": {
 "field": "follower_num",
 "modifier": "log1p",
 "factor": 0.5
 },
 "boost_mode": "sum",
 "max_boost": 2
 }
 }
 }
 

field_value_factor中如果只有field，那么会将每个doc的分数都乘以follower_num，如果有的doc follower是0，那么分数就会变为0，效果很不好。因此一般会加个log1p函数，公式会变为，new_score = old_score * log(1 + number_of_votes)，这样出来的分数会比较合理
factor的作用：new_score = old_score * log(1 + factor * number_of_votes)
boost_mode：可以决定分数与指定字段的值如何计算，multiply，sum，min，max，replace
max_boost，限制计算出来的分数不要超过max_boost指定的值

new_score的函数曲线

image

二.搜索字段的权重控制

在多个field中搜索，field的权重不同/增加某个term的权重
(1)

 {
 "multi_match" : {
 "query" : "天龙八部",
 "type" : "best_fields",
 "tie_breaker" : 0.3,
 "fields" : [ "title^1.5", "body" ],
 "minimun_should_match" : "30%"
 }
 }
 

(2)

 GET /_search
 {
 "query": {
 "bool": {
 "should": [
 {
 "match": {
 "title": {
 "query": "quick brown fox",
 "boost": 2
 }
 }
 },
 {
 "match": {
 "content": "quick brown fox"
 }
 }
 ]
 }
 }
 }
 

Not Quite Not

 GET /_search
 {
 "query": {
 "bool": {
 "must": {
 "match": {
 "text": "apple"
 }
 },
 "must_not": {
 "match": {
 "text": "pie tart fruit crumble tree"
 }
 }
 }
 }
 }
 

negative boost

 GET /forum/article/_search
 {
 "query": {
 "boosting": {
 "positive": {
 "match": {
 "content": "java"
 }
 },
 "negative": {
 "match": {
 "content": "spark"
 }
 },
 "negative_boost": 0.2
 }
 }
 

elasticsearch笔记
elasticsearch控制度相关
ElasticSearch - function_score 简介