1.詞頻tf
term frequency: 檢索詞在子篇文件**現的頻率
檢索詞出現的次數除以文件的總字數
度量一條查詢和結果文件相關性的簡單方法: 簡單將搜尋中每一乙個詞的tf進行相力
tf(區塊鏈) + tf(的) + tf(應用)
stop word「的」在文件**現了很多次，但是對貢獻相關度幾乎沒有用處，不應該考慮他們的tf
dfdf:檢索詞在所有文件**現的頻率
2.boosting 是控制相關度的一種手段
索引，欄位或查詢子條件
在elasticsearch中，有query和filter兩種不同的context
3.bool查詢
乙個bool查詢，是乙個或者多個查詢子句的組合
相關性並不只是全文字檢索的專利。也適用於yes | no的子句，匹配的子句越多，相關性評分越高。如果多條查詢子句被合併為一條復合查詢語句，比如bool查詢，則每個查詢子句計算得出的評分會被合併到總的相關性評分中。
4.function score query
可以在查詢結束後，對每乙個匹配的文件進行一系列的重新算分，根據新生成的分數進行排序。
提供了幾種預設的計算分值的函式
1.term suggester
delete articles
post articles/_bulk}}
}}}}
post /articles/_search},
"suggest":}
}}post /articles/_search}}
}
2.phrase suggester
一些引數
post /articles/_search],
"highlight":}
}}}
步驟
索引資料
執行「suggest」 查詢，得到搜尋建議
//phrase suggester
post /articles/_search],
"highlight":}
}}}delete articles
put articles}}
}post articles/_bulk}}
}}}}
//completion使用
post articles/_search?pretty}}
}put comments]}
}}post comments/_doc}}
post comments/_doc}}
post comments/_search}}
}}
精準度completion > phrase > term
召回率term > phrase > completion
效能completion > phrase > term
es搜尋核心與實戰 Day02
倒排索引包含兩個部分 單詞詞典一般比較大，可以通過b 樹或雜湊拉鍊法實現，以滿足高效能的插入與查詢 get analyze 1.standard analyzer 2.analyzer 3.whitespace analyzer 4.stop analyzer 5.keyword analyzer ...
es搜尋核心與實戰Day07
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