[ElasticSearch] 三种方式进行ES检索评分控制
一、概要
在使用ES进行搜索时，评分的控制是非常关键的。
而如何对搜索评分进行定制化控制，让其更符合我们想要的评分结果呢？
- 对boost参数进行控制
- 通过rescore对查询结果的评分进行二次控制
- 使用function_score作为终极武器对评分进行函数控制
二、对比&&选择
|
boost |
rescore |
function_score |
|
|---|---|---|---|
| 使用场景 |
在常规搜索中,经常使用boost进行评分的控制。 使用起来相对简单，但是控制度相对有限。 只能对单个字段进行控制，效果较为僵硬。 |
基于查询结果的二次查询方式对评分进行控制。 不会过多影响性能，可以解决大部分问题。 |
对评分进行函数控制，提供多种函数。 可以根据不同场景选择不同函数，解决多种评分需求。 但是会影响部分查询速率。 支持脚本形式自定义函数，作为终极解决方案。 |
三、应用实践
A、boost
1)概念
对于每次的查询可以使用boost参数来控制评分
2)实例
# 创建索引
PUT my_index
{"mappings":{"properties":{"content":{"type":"text"}}}}
}
# boost评分控制实例
POST /my_index/_search
{"query":{"bool":{"should":[{"match":{"content":{"query":"文本A","boost":2}}},{"match":{"content":"文本B"}}]}}
}B、rescore
1)概念
Rescore可以帮助提高精度，方法是仅重新排序由query和 post_filter阶段返回的文档 ，基于已查询到的文档进行Rescore操作，而不会作用于全文文档。
2)参数
|
参数 |
解读 |
|---|---|
|
query_weight |
原始查询权重 |
| rescore_query_weight | rescore查询权重 |
| score_mode |
原始查询与rescore查询评分合并方式
|
3)DSL
POST /_search{"query" : {"match" : {"message" : {"operator" : "or","query" : "the quick brown"}}},"rescore" : {"window_size" : 50,"query" : {"rescore_query" : {"match_phrase" : {"message" : {"query" : "the quick brown","slop" : 2}}},"query_weight" : 0.7,"rescore_query_weight" : 1.2,"score_mode":"total"}}}C、function_score
1)概念
function_score是用于处理文档分值的特殊DSL，它会在查询结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重打分操作，最后以生成的最终分数进行排序。
2)多种function解读
- weight：你将分数乘以锁提供的权重。boost在特定查询会被规范化，而weight永远不会，值是浮点类型
- random_score：生成一个在[0,1]之间的随机分数。
- field_value_factor：利用一个 字段值进行类似函数的计算，但是不用编写脚本，避免开销。
field：指定字段名modifier将字段值进行加工，有以下的几个选项：none：不处理log：计算对数log1p：先将字段值 +1，再计算对数log2p：先将字段值 +2，再计算对数ln：计算自然对数ln1p：先将字段值 +1，再计算自然对数ln2p：先将字段值 +2，再计算自然对数square：计算平方sqrt：计算平方根reciprocal：计算倒数
factor：对字段值进行预处理，乘以指定的数值（默认为 1）
- decay_functions：衰减函数，在给定范围区间内逐步衰减评分。
衰减函数（Decay Function）提供了一个更为复杂的公式，它描述了这样一种情况：对于一个字段，它有一个理想的值，而字段实际的值越偏离这个理想值（无论是增大还是减小），就越不符合期望。这个函数可以很好的应用于数值、日期和地理位置类型，由以下属性组成：
- 原点（
origin）：该字段最理想的值，这个值可以得到满分（1.0） - 偏移量（
offset）：与原点相差在偏移量之内的值也可以得到满分 - 衰减规模（
scale）：当值超出了原点到偏移量这段范围，它所得的分数就开始进行衰减了，衰减规模决定了这个分数衰减速度的快慢 衰减值（
decay）：该字段可以被接受的值（默认为 0.5），相当于一个分界点，具体的效果与衰减的模式有关
- 原点（
- script_score：可以自定义编写一个函数脚本,来自定义评分
3)参数
|
参数 |
解读 |
|---|---|
| score_mode |
函数计算影响字段的评分方式(效力于函数) multiply：分数相乘(默认) sum： 分数相加 avg：分数平均 first：第一个方法匹配过滤被应用 max：最大的分数 min：最小的分数 |
| boost_mode |
函数分数与查询分数的计算方式(效力于最终的评分) multiply：查询分数*函数分数相乘(默认) replace：只使用函数的分数，忽略查询的分数 sum：查询分数和函数分数相加 avg：平均 max：取查询分数和函数分数中大的 min：取查询分数和函数分数中小的 |
| min_score | 查询分数小于该参数的文档，不进入函数计算中。 |
4)实例
# field_value_factor实例# 有一个商品索引,包含字段 销量sales和title商品名称。# 需求是查询"雨伞"商品 并根据销量进行评分的排序 此时选择field_value_factor非常合适# 该DSL表示查询雨伞对应的商品 并且对销量sales字段的评分进行square(平方)处理，这样可以使得销量越高的商品评分越高POST /_search{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"title": "雨伞"}},"field_value_factor": {"field": "sales","modifier": "square"},"boost_mode": "sum"}}}# decay_functions实例# 需求为：文档发布时间在10天及10天前的文档，评分进行衰减越来越低。# 该DSL表示查询 文档内容中包含"中国"的文档，并且文档发布时间在10天内评分正常，发布时间超过10天的文档，评分逐步衰减，发布时间越远的评分越低！{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"content": "中国"}},"gauss": {"preview_time": {"origin": "1628650247300","scale": "864000","offset": "8640000","decay": 0.5}}}}}[ElasticSearch] 三种方式进行ES检索评分控制相关推荐
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