白话Elasticsearch26-深度探秘搜索技术之function_score自定义相关度分数算法

简介: 白话Elasticsearch26-深度探秘搜索技术之function_score自定义相关度分数算法

20190806092132811.jpg

概述

继续跟中华石杉老师学习ES,第26篇

课程地址: https://www.roncoo.com/view/55


官方说明


https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html

简单来说: 自定义一个function_score函数,自己将某个field的值,跟es内置算出来的分数进行运算,然后由自己指定的field来进行分数的增强


例子


需求: 看帖子的人越多,那么帖子的分数就越高

先给所有的帖子数据增加follower数量 , 将对帖子搜索得到的分数,跟follower_num进行运算,由follower_num在一定程度上增强帖子的分数

看帖子的人越多,那么帖子的分数就越高

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"follower_num" : 5} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"follower_num" : 10} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"follower_num" : 25} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"follower_num" : 3} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"follower_num" : 60} }

DSL

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": 5
    }
  }
}


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 。

20190806233706142.png


  • 再加个factor,可以进一步影响分数,new_score = old_score * log(1 + factor * number_of_votes)


20190806233551937.png


  • boost_mode,可以决定分数与指定字段的值如何计算 : multiply,replace, sum,min,max,avg


20190806233341241.png


max_boost,限制计算出来的分数不要超过max_boost指定的值


20190806233454749.png


返回结果:

{
  "took": 87,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 3.8050528,
    "hits": [
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "5",
        "_score": 3.8050528,
        "_source": {
          "articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5",
          "userID": 3,
          "hidden": false,
          "postDate": "2019-05-01",
          "tag": [
            "elasticsearch"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 10,
          "title": "this is spark blog",
          "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark",
          "sub_title": "haha, hello world",
          "author_first_name": "Tonny",
          "author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_first_name": "Tonny",
          "follower_num": 60
        }
      },
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "2",
        "_score": 1.7247463,
        "_source": {
          "articleID": "KDKE-B-9947-#kL5",
          "userID": 1,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-01-02",
          "tag": [
            "java"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 50,
          "title": "this is java blog",
          "content": "i think java is the best programming language",
          "sub_title": "learned a lot of course",
          "author_first_name": "Smith",
          "author_last_name": "Williams",
          "new_author_last_name": "Williams",
          "new_author_first_name": "Smith",
          "follower_num": 10
        }
      }
    ]
  }
}


相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
相关文章
|
4月前
|
缓存 监控 前端开发
顺企网 API 开发实战:搜索 / 详情接口从 0 到 1 落地(附 Elasticsearch 优化 + 错误速查)
企业API开发常陷参数、缓存、错误处理三大坑?本指南拆解顺企网双接口全流程,涵盖搜索优化、签名验证、限流应对,附可复用代码与错误速查表,助你2小时高效搞定开发,提升响应速度与稳定性。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【无人机三维路径规划】基于非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA与多目标螳螂搜索算法MOMSA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
【无人机三维路径规划】基于非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA与多目标螳螂搜索算法MOMSA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
312 5
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【无人机三维路径规划】多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
【无人机三维路径规划】多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
221 0
|
4月前
|
算法 数据可视化 测试技术
HNSW算法实战:用分层图索引替换k-NN暴力搜索
HNSW是一种高效向量检索算法,通过分层图结构实现近似最近邻的对数时间搜索,显著降低查询延迟。相比暴力搜索,它在保持高召回率的同时,将性能提升数十倍,广泛应用于大规模RAG系统。
407 10
HNSW算法实战:用分层图索引替换k-NN暴力搜索
|
5月前
|
存储 算法 数据可视化
基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真
本程序基于禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),旨在寻找访问多个城市的最短路径。使用 MATLAB 2022A 编写,包含城市坐标生成、路径优化及结果可视化功能。通过禁忌列表、禁忌长度与藐视准则等机制,提升搜索效率与解的质量,适用于物流配送、路径规划等场景。
|
4月前
|
存储 Linux iOS开发
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
379 0
|
5月前
|
JSON 监控 Java
Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎的核心概念、架构设计和实践应用。作为基于 Lucene 的分布式搜索引擎,Elasticsearch 提供了近实时的搜索能力、强大的数据分析功能和可扩展的分布式架构。本文将深入探讨其索引机制、查询 DSL、集群管理、性能优化以及与各种应用场景的集成,帮助开发者构建高性能的搜索和分析系统。
401 0
|
7月前
|
监控 算法 安全
基于 C# 基数树算法的网络屏幕监控敏感词检测技术研究
随着数字化办公和网络交互迅猛发展,网络屏幕监控成为信息安全的关键。基数树(Trie Tree)凭借高效的字符串处理能力,在敏感词检测中表现出色。结合C#语言,可构建高时效、高准确率的敏感词识别模块,提升网络安全防护能力。
183 2

热门文章

最新文章