Elasticsearch 如何计算相关度分数

相关度分数的计算使用的是TF/IDF算法（Term Frequency&Inverse Document Frequency）。

1. Term Frequency：我们查询的文本中的词条在document中出现了多少次，出现次数越多，相关度越高。

   搜索内容：hello world
   Hello， I love china.
   Hello world,how are you!

2. Inverse Document Frequency：我们查询的文本中的词条在索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，相关度越低

   所搜内容：hello world
   hello， what are you doing?
   I like the world.
   hello 在索引的所有文档中出现了500次，world出现了100次

3. Field-length（字段长度归约）norm：field越长，相关度越低

   搜索内容：hello world
   {“title”：“hello,what’s your name?”,“content”:{“owieurowieuolsdjflk”}}
   {“title”：“hi,good morning?”,“content”:{“Ikjkljkj…world”}}

查看分数是如何计算的：

GET /lib3/user/_search?explain=true
{
	"query": {
		"match": {
			"interests": "duanlian,changge"
		}
	}
}

查看一个文档能否匹配上某个查询：

GET /lib3/user/2/_explain
{
	"query": {
		"match": {
			"interests": "duanlian,changge"
		}
	}
}