elasticsearch 排序 算法

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介:

如何将tfidf映射到[1,3] 区间内


(1)建立映射x→arctanx,此为一一映射,把全体实数R映射到开区间(-π/2,π/2)
(2)开区间(-π/2,π/2)到开区间(0,1)只需要一个线性映射就可以,设为f(x)=ax+b,则有f(-π/2)=1且f(π/2)=3,解得a=2/π,b=2
综合一下,映射x→2(arctanx)/π+2,即把全体实数映射到(1,3)



所以表达式可以写成


 "script_score" : {

          "script" : "return atan(_score.doubleValue())*2/3.14159+2"

        }



为了只使用函数值 设置 "boost_mode": "replace",


所以整个请求如下


curl -XGET 'http://localhost:9200/alias-product/product/_search?pretty&explain' -d '{

 "size" : 1,

  "query" : {

    "function_score" : {

      "query" : {

            "bool" : {

               "should" : [ {

                "match" : {

                  "_all" : {

                    "query" : "关键字",

                    "type" : "boolean",

                    "operator" : "AND",

    "boost": 10

                  }

                }

              }, {

                "match" : {

                  "company_name" : {

                    "query" : "关键字",

                    "type" : "boolean",

                    "operator" : "AND",

"boost": 10

                  }

                }

              } ],

              "minimum_should_match" : "1"

            }

      },

      "functions" : [

          {

        "script_score" : {

          "script" : "return atan(_score.doubleValue())*2/3.14159+2"

        }

      },{

          "filter" : {

          "match" : {

            "company_name" : {

              "query" : "关键字",

              "type" : "boolean",

              "operator" : "AND"

            }

          }

        },

        "weight" : 2

      }


 ],

      "score_mode" : "sum",

 "boost_mode": "replace"

    }

  },

  "aggregations" : {

    "agg" : {

      "terms" : {

        "field" : "member_id",

        "size" : 0,

        "order" : {

          "top_hit" : "desc"

        }

      },

      "aggregations" : {

        "top_hit" : {

          "max" : {

            "script" : {

              "inline" : "_score"

            }

          }

        }

      }

    }

  }

  }'

本文转自whk66668888 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/12597095/1942729


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
5月前
|
算法 C++
【洛谷 P1223】排队接水(贪心算法+结构体排序)
该问题要求安排$n$个人的排队顺序以最小化平均等待时间。每个人接水需时$T_i$,解决方案是让接水时间短的人优先。给定$n\leq1000$和$t_i\leq10^6$,代码示例使用C++实现,通过排序使时间从小到大排列,然后计算平均等待时间。样例输入为10个人的时间数组,输出为优化后的排队顺序及平均等待时间(291.90)。
53 0
|
3月前
|
SQL JSON 大数据
ElasticSearch的简单介绍与使用【进阶检索】 实时搜索 | 分布式搜索 | 全文搜索 | 大数据处理 | 搜索过滤 | 搜索排序
这篇文章是Elasticsearch的进阶使用指南,涵盖了Search API的两种检索方式、Query DSL的基本语法和多种查询示例,包括全文检索、短语匹配、多字段匹配、复合查询、结果过滤、聚合操作以及Mapping的概念和操作,还讨论了Elasticsearch 7.x和8.x版本中type概念的变更和数据迁移的方法。
ElasticSearch的简单介绍与使用【进阶检索】 实时搜索 | 分布式搜索 | 全文搜索 | 大数据处理 | 搜索过滤 | 搜索排序
|
3月前
|
算法
【算法】二分查找——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
【算法】二分查找——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
|
15天前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(上)(c语言实现)(附源码)
本文介绍了四种常见的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。通过具体的代码实现和测试数据,详细解释了每种算法的工作原理和性能特点。冒泡排序通过不断交换相邻元素来排序,选择排序通过选择最小元素进行交换,插入排序通过逐步插入元素到已排序部分,而希尔排序则是插入排序的改进版,通过预排序使数据更接近有序,从而提高效率。文章最后总结了这四种算法的空间和时间复杂度,以及它们的稳定性。
62 8
|
15天前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(下)(c语言实现)(附源码)
本文继续学习并实现了八大排序算法中的后四种:堆排序、快速排序、归并排序和计数排序。详细介绍了每种排序算法的原理、步骤和代码实现,并通过测试数据展示了它们的性能表现。堆排序利用堆的特性进行排序,快速排序通过递归和多种划分方法实现高效排序,归并排序通过分治法将问题分解后再合并,计数排序则通过统计每个元素的出现次数实现非比较排序。最后,文章还对比了这些排序算法在处理一百万个整形数据时的运行时间,帮助读者了解不同算法的优劣。
51 7
|
1月前
|
搜索推荐 Shell
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
52 9
|
1月前
|
算法 搜索推荐 Java
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
基数排序是一种稳定的排序算法,通过将数字按位数切割并分配到不同的桶中,以空间换时间的方式实现快速排序,但占用内存较大,不适合含有负数的数组。
24 0
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
|
1月前
|
算法
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
32 0
|
1月前
|
存储 算法 搜索推荐
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
72 0
|
3月前
|
搜索推荐 算法 Java
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
该博客文章通过UML类图和Java源码示例,展示了如何使用适配器模式将QuickSort类和BinarySearch类的排序和查找功能适配到DataOperation接口中,实现算法的解耦和复用。
41 1
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
下一篇
无影云桌面