相关性算分 | Relevance搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句的匹配程度，ES 会对每一个匹配查询条件的文档进行算分 _score；相关性算分是一篇文档针对某个关键词来说的相关度高低的一个分数；打分的本质算排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面，ES 5 之前，默认的相关性算分采用 TF-IDF，现在采用 BM 25；词频 | TF | Term FrequencyTerm Fre
转载
2024-03-29 13:19:31
29阅读
Elasticsearch 5.x及以上版本提供了特殊模块aggs-matrix-stats，自动计算几个字段的高级分析。Matrix stats 聚集matrix_stats聚集是基于文档中一组数值型自己计算聚集，主要包括下面信息：计算项描述count每个计算字段的样本数量.mean每个字段的平均值.variance每个字段方差，即偏离样本平均值的度量.skewness偏度，以均值为中心不对称分
转载
2024-05-17 05:32:09
36阅读
相关度评分背后的理论Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space mo
转载
2024-04-17 20:39:08
75阅读
1.描述： 购物者依靠Home Depot的产品权威来寻找和购买最新产品，并及时获得满足其家居装修需求的解决方案。从安装新的吊扇到改造整个厨房，只需点击鼠标或点击屏幕，客户就可以快速获得正确的查询结果。速度，准确性和无摩擦的客户体验至关重要。 Home Depot要求Kagglers通过开发能够准确预测搜索结果相关性的模型来帮助他们改善客户的购物体验。 搜索相关性是Home Depot用于衡
转载
2024-05-17 18:07:25
82阅读
我们已经注意到，搜索结果会以相关性的倒序方式返回。但是什么是相关性，它又是如何被计算出来的呢？每一份被搜索出来的文档都带有一个由正的浮点数来表示的相关性评分，被称为_score。这个分数越高，代表这份文档越相关。查询子句会为每份文档生成一个评分_score。如何生成这个评分依赖于查询子句的类型。不同类型的查询子句用于不同的目的：模糊查询（fuzzy query）通过计算原始搜索单词与找到单词之
转载
2024-03-19 20:13:35
48阅读
前言Elasticsearch的搜索返回结果默认是以相关性排序，但是在实际业务中，可能需要按照热度排序，甚至需要按照多字段排序。排序Elasticsearch 中，相关性得分由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过_score参数返回，默认排序是_score降序。简单排序如果我们的搜索需要将最新的tweets排在最前。 我们可以使用sort参数进行实现：GET /_search
{
"qu
转载
2024-03-06 10:07:42
117阅读
实际的数据挖掘应用范围包括时间强相关，时间弱相关和时间无关问题。现实中的时间相关问题需要特殊的数据准备和数据转换。首先讨论最简单的情况——在一定的时间间隔测量的单个特征，这个特征的一系列值实在固定的时间间隔测量的。例如 温度读数每小时测一次 X=｛t(1), t(2),t(3),..., t(n)｝其中 t(n) 是最近测定的值。许多时间序列问题的目标是根据
转载
2024-08-17 10:20:56
30阅读
目录方差 (Variance)相关系数 （Correlation）自相关/序列相关 (Autocorrelation or Serial Correlation)两种时间序列的相关性方差 (Variance)设随机变量X的均值 E(X) = m，则描述 X 的取值和它的均值 m 之间的偏差程度大小的数字特征就是方差。但是不能直接用 E(X - m) 来表示方差，因为 E(X - m) = E(X)
转载
2023-10-16 19:18:30
8阅读
继续学习《Excel 2003函数应用完全手册》第五章，函数应用案例-管理计算，今天学习第五部分。 5 客流与营业额的相关分析5.1 函数分解CORREL 函数返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。语法：CORREL(array1,array2)Array1 为第一组数值单元格区域；Array2 为第二组数值单元格区域。
转载
2024-03-29 08:07:47
56阅读
时间序列指由有时间先后顺序组成的一组时间变量。分析时间序列的前提假设是，时间序列具有自相关性， 通过这种自相关性，从而通过过去推测未来，如果某个时间序列没有自相关性，那么根据过去推测未来就毫无意义。自协方差随机变量,在时间点,取之分别为, 阶自协方差的表达式：自相关系数偏自相关系数在计算昨天对今天的影响的时候，其实前天对昨天的影响也间接影响了今天，大前天对前天和昨天的影响也间接影响了今天。以此类推
转载
2024-01-20 21:49:08
156阅读
一、相关原理概念 相关性（Correlation）：在统计学中，相关性或独立性是两个随机变量之间的统计关系。尽管在最广泛的意义上，相关性可以表示任何类型的关联，但统计学中，它通常指的是一对变量线性相关的程度。我们熟知的Pearson相关系数（ρ = cov（X,Y）/ sqrt（DX * DY）），它只对两个变量之间的线性关系敏感（
转载
2023-12-23 18:49:27
160阅读
相关函数1.1 定义 为信号的x(n)和y(n)的互相关函数。该式表示，rxy(m)在时刻m时的值，等于将x(n)保持不动而y(n)左移m个抽样周期后两个序列对应相乘相加的结果。1.2 相关函数的应用1.2.1 周期性检测噪声信号是随机过程，任取噪声信号两个不同点的相关性为零，因此利用该原理可以检测带噪声信号的周期性。例1：带有高斯白噪声的正弦周期信号，T=8*采样周期（图1.1），对该
转载
2024-01-08 19:53:47
47阅读
随着在线服务的日益普及，事件诊断已成为最大限度地减少服务故障、确保提供高质量服务的关键任务。对于大多数在线服务来说，事件诊断主要是通过分析服务运行时收集的大量遥测数据来进行的。时间序列数据和事件序列数据是遥测数据的两大类。相关分析技术是工程师广泛应用于数据驱动事故诊断的重要工具。尽管它们很重要，但之前很少有研究处理用于事件诊断的两类异构数据之间的相关性:连续时间序列数据和时间事件数据。在本文中，我
本文中我们将主要介绍ARIMA模型，这是实际案例中最常用的一种时间序列模型。01时间序列是什么？时间序列数据是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列，通过研究历史数据的变化趋势，来评估和预测未来的数据。时间序列数据常出现在经济、金融、商业数据分析领域中。02检验流程第一， 首先时间序列的预处理包括两个方面的检验，平稳性检验和白噪声检验。序列的平稳性，一般通过时序图和相关图来判断。如果序列
转载
2023-09-09 07:06:07
278阅读
《量化投资:以python为工具》第四部分笔记
金融数据分析中常见的三类:横截面数据(不同个体同一时间)、时间序列数据(同一个体不同时间)、面板数据(不同个体不同时间)。
时间序列分析主要涉及以下内容:
数据序列有哪些基本特征?
数据序列是否有规律可行?
如果序列存在某种规律，如何通过统计学找到并描述这种规律?
多个时间序列之间是否存在某种关联？如何刻画这种关联？
如何利用历史数据的规律对未来预测
转载
2024-05-21 07:01:34
43阅读
目录1. 相关性评分2. 相关度模型2.1 布尔模型2.2 向量空间模型2.3 概率模型2.4 语言模型3. TF/IDF4. BM254.1 词频饱和度4.2 长度归一化5. 相关度解释6. 相关度权重7. 组合查询与相关度组合7.1 bool 组合查询7.2 dis_max 组合查询7.3 constant_score 查询7.4 boosting 查询7.5 function_score
1.现有的排序模型
主要可以分为以下两类：相关度排序模型和重要性排序模型。 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序。常用的模型包括：布尔模型(Boolean Model)，向量空间模型(Vector Space Model)，隐语义分析(Latent Semantic Analysi
转载
2024-10-13 17:45:59
191阅读
# 实现 Python 时间序列相关性的完整指南
在数据分析和金融等多个领域，时间序列相关性分析是一个重要的主题。本篇文章将带领你一步步了解如何在 Python 中实现时间序列的相关性分析。我们将从流程、代码、状态图和类图等多方面进行详细讲解。
## 流程概述
以下是实现时间序列相关性的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
# 使用Elasticsearch进行Java中根据相关性查询的实现指南
随着大数据技术的不断发展，Elasticsearch（ES）作为一种强大的搜索引擎日益受到开发者的关注。对于刚入行的小白而言，理解如何在Java中利用ES进行相关性查询是一个重要的学习过程。本文将详细介绍如何完成这项工作，从连接数据库到执行查询，最终返回结果。下面是整个过程的概述。
## 总体流程
在进行ES相关性查询
在做数据分析时，为了提炼观点，相关性分析是必不可少，而且尤为重要的一个环节。但是，对于不同类型的数据，相关性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的数据类型，来对各种相关性分析方法进行梳理总结。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，相关性不等于因果性。一、离散与离散变量之间的相关性1、卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个
转载
2023-11-01 10:30:28
130阅读
