根据上下文动态地对文档进行评分是很常见的。例如，如果你需要对某个类别内的更多文档进行评分，经典方案是提升（给低分的文档提分）基于某个值的文档，例如页面排名、点击量或类别。Elasticsearch 提供了两种基于值提高分数的新方法。一个是 rank feature 字段，另一个是它的扩展，即使用值向量。

根据 rank_feature 或 rank_features 字段的数值提高文档的相关性分数。

rank_feature 查询通常用在 bool 查询的 should 子句中，因此它的相关性分数被添加到 bool 查询的其他分数中。

将 rank_feature 或 rank_features 字段的 positive_score_impact 设置为 false，我们建议参与查询的每个文档都有该字段的值。否则，如果在 should 子句中使用了 rank_feature 查询，它不会对具有缺失值的文档的分数添加任何内容（分数不变），但会为包含特征的文档添加一些提升（分数提高）。这与我们想要的相反 — 因为我们认为这些特征是负面的，这是因为当 positive_score_impact 为 false 时，值越大则表示相关性越低；值越小，则表示相关性越高。我们希望将包含它们的文档排名低于缺少它们的文档。

与 function_score 查询或其他更改相关分数的方法不同，rank_feature 查询在 track_total_hits 参数不为真时有效地跳过非竞争性命中。这可以显着提高查询速度。

Talk is cheap, give me the code!

例子

设置索引

要使用 rank_feature 查询，您的索引必须包含 rank_feature 或 rank_features 字段映射。要了解如何为 rank_feature 查询设置索引，请尝试以下示例。

使用以下字段映射创建 test 索引：

pagerank，一个 rank_feature 字段，用于衡量网站的重要性。这个值越大，则表示该网站越重要，相应的搜索得分要更高。
url_length，一个包含网站 URL 长度的 rank_feature 字段。对于此示例，长 URL 与相关性呈负相关，由 positive_score_impact 值为 false 表示。这个长度越长，则表示相关行越低，得分就越低。
topics，rank_features 字段，其中包含主题列表以及每个文档与该主题的连接程度的度量。

PUT /test
{"mappings": {"properties": {"pagerank": {"type": "rank_feature"},"url_length": {"type": "rank_feature","positive_score_impact": false},"topics": {"type": "rank_features"}}}
}

将几个文档索引到 test 索引：

PUT /test/_doc/1?refresh
{"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Summer_Olympics","content": "Rio 2016","pagerank": 50.3,"url_length": 42,"topics": {"sports": 50,"brazil": 30}
}

PUT /test/_doc/2?refresh
{"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brazilian_Grand_Prix","content": "Formula One motor race held on 13 November 2016","pagerank": 50.3,"url_length": 47,"topics": {"sports": 35,"formula one": 65,"brazil": 20}
}

PUT /test/_doc/3?refresh
{"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Deadpool_(film)","content": "Deadpool is a 2016 American superhero film","pagerank": 50.3,"url_length": 37,"topics": {"movies": 60,"super hero": 65}
}

示例查询

以下查询搜索 2016 年并根据 pagerank、url_length 和 sports 主题提高相关性分数。

GET /test/_search?filter_path=**.hits
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"content": "2016"}}],"should": [{"rank_feature": {"field": "pagerank"}},{"rank_feature": {"field": "url_length","boost": 0.1}},{"rank_feature": {"field": "topics.sports","boost": 0.4}}]}}
}

上面的查询是这样的：

首先搜索 content 字段里是否含有 2016。如果没有改文档就不会被搜索到
pagerank 的值越大，则表示相关性越高
url_length 的值越大，则表示越不相关，boost 参数为 0.1
topics.sports 的值越大则相关性越高，boost 参数为 0.4

上面查询的结果为：

{"hits" : {"hits" : [{"_index" : "test","_id" : "1","_score" : 0.9496303,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Summer_Olympics","content" : "Rio 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 42,"topics" : {"sports" : 50,"brazil" : 30}}},{"_index" : "test","_id" : "2","_score" : 0.838465,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brazilian_Grand_Prix","content" : "Formula One motor race held on 13 November 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 47,"topics" : {"sports" : 35,"formula one" : 65,"brazil" : 20}}},{"_index" : "test","_id" : "3","_score" : 0.6779422,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/Deadpool_(film)","content" : "Deadpool is a 2016 American superhero film","pagerank" : 50.3,"url_length" : 37,"topics" : {"movies" : 60,"super hero" : 65}}}]}
}

在有些场景里，比如抖音搜索里，就可以用到。如果一个用户的画像比较明确，比如该用户喜欢 sports 或 music，那么匹配那些含有这些标签的主播。

我们也可以做如下的查询：

GET test/_search?filter_path=**.hits
{"query": {"rank_feature": {"field": "pagerank"}}
}

上面返回的结果为：

{"hits" : {"hits" : [{"_index" : "test","_id" : "1","_score" : 0.5,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Summer_Olympics","content" : "Rio 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 42,"topics" : {"sports" : 50,"brazil" : 30}}},{"_index" : "test","_id" : "2","_score" : 0.5,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brazilian_Grand_Prix","content" : "Formula One motor race held on 13 November 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 47,"topics" : {"sports" : 35,"formula one" : 65,"brazil" : 20}}},{"_index" : "test","_id" : "3","_score" : 0.5,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/Deadpool_(film)","content" : "Deadpool is a 2016 American superhero film","pagerank" : 50.3,"url_length" : 37,"topics" : {"movies" : 60,"super hero" : 65}}}]}
}

我们还可以做如下的查询：

GET test/_search?filter_path=**.hits
{"query": {"rank_feature": {"field": "topics.sports"}}
}

上面返回的结果为：

{"hits" : {"hits" : [{"_index" : "test","_id" : "1","_score" : 0.5405406,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Summer_Olympics","content" : "Rio 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 42,"topics" : {"sports" : 50,"brazil" : 30}}},{"_index" : "test","_id" : "2","_score" : 0.4516129,"_source" : {"url" : "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brazilian_Grand_Prix","content" : "Formula One motor race held on 13 November 2016","pagerank" : 50.3,"url_length" : 47,"topics" : {"sports" : 35,"formula one" : 65,"brazil" : 20}}}]}
}

rank_feature 和 rank_features 是用于存储值的特殊类型字段，主要用于对结果进行评分。rank_feature 和 rank_features 中的值只能是单个正值（不允许有多个值）。在 rank_features 的情况下，值必须是一个 hash 值，由一个字符串和一个正数值组成。
有一个标志可以改变评分的行为 — positive_score_impact。该值默认为 true，但如果你希望该特征的值降低分数，你可以将其设置为 false。在 pagerank 示例中，url 的长度会降低文档的分数，因为 url 越长，它的相关性就越低。

参考：

【1】 Rank feature query | Elasticsearch Guide [8.2] | Elastic

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