目录一 例子二 文档打分的运作机制：TF-IDF2.1 词频：TF2.2 逆文档频率：IDF三 Lucene评分公式四 其他的打分方法五 配置打分模型5.1 简要配置BM25打分模型5.2 为BM25配置高级的settings5.3 配置全局打分模型六 boosting6.1 索引期间的boosting6.2 查询期间的boosting6.3 跨越多个字段的查询七 使用“解释”来理解文档是如何评分
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2024-07-23 09:38:50
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在了解之前，先来理解filter与query不同：Query与Filter 查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中，执行的操作是不一样的：查询上下文： 在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么？” 如何验证匹配很好理解，如何计算相关度呢？之
架构师(JiaGouX)我们都是架构师！
第一部分介绍 本文是分析Elasticsearch系列文章中的一篇，是一个译文。共有三个部分，每部分讲解部分Elasticsearch的实现原理。
在翻译的过程中，也需要查看对应部分的源码，来加深对实现原理的理解。但这里并没有对源码进行分析，源
目录算分与排序Function Score QueryDemo按受欢迎度提升权重 使用Modifier平滑曲线 引入Factor Boost Mode和Max Boost 一致性随机函数算分与排序ES默认会以文档的相关度算分进行排序可以通过指定一个或者多个字段进行排序使用相关度算分排序,不能满足某些特性条件无法针对相关度,对排序实现更多的控制 Fu
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2024-03-21 14:33:04
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在上一个博客中，我们了解了如何将Kibana用作开发工具以及如何使用Kibana加载示例数据。 从这个博客中，我们将研究Elasticsearch的查询DSL，它非常强大，对于任何Elasticsearch用户来说都是必不可少的知识领域。 Elasticsearch查询类型 Elasticsearch中的查询可以大致分为两类， 1.叶子查询 叶子查询在某些字段中查找特定值。这些查询可以独立使用。其
前言最近想基于自定义的一些字段设计检索系统，听说可以使用Elasticsearch这一平台，因此特意探究了一下通过Elasticsearch搭建检索系统的过程。 首先去了解了Elasticsearch Elasticsearch是基于Lucene的，所以它的评分机制也是基于Lucene的。在Lucene中把这种相关性称为得分（score），确定文档和查询有多大相关性的过程被称为打分（scoring
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2024-07-15 22:53:28
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从大家熟悉的冒泡排序开始： /**
* 冒泡排序 Bubble Sort
* <p>原理:
* 比较n轮，每一轮都把最大元素移动到数组后端。
* @return
*/
public int[] bubbleSort(int[] result) {
for (int i = 0; i
SPU和SKU的踩坑总结一、SPU和SKU的关系关于SPU和SKU的基础概念的了解，建议大家还是看看一些关于电商的书籍介绍，在此我就不做过多的整理，直接从《电商产品经理兵法：基于SaaS的电商系统设计与实践》此书中搬运一些基础概念过来。1. 什么是SPU？SPU即标准化产品单元，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合。该集合描述了一个“产品”的特性。通俗来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个S
在 elasticsearch中进行搜索的时候，会对匹配到的数据进行打分， 并且按照分数进行排序。在这个打分过程中，就运用到了TF-IDF算法。TF: 即词频，也就是某个词在整个文档中出现的次数越高，他的评分就越高。TF = 某个词出现的次数 / 整个文档中的词数目，可见，出现次数越多，分数越高IDF:即逆文档次数，也就是某个词在文档中出现的频次越高，这个词的分数越低，IDF = log（总文档数
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2024-08-09 10:51:03
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ElasticSearch 自定义评分function_score官方文档：function_scorefunction_score简介允许修改由查询检索到的文档的function_score分数。例如，如果一个分数函数计算量很大，并且计算一组过滤的文档的分数就足够了，这可能很有用。GET /_search
{
"query": {
"function_score": {
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2024-03-27 06:29:45
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数值和字符串字符串 = “ ” 列表： list = [] --> 列表里可以支持很多方式 字典表：{“key": value}元组： tuple(位置不允许修改) 重点： 数据类型.Fromat1.format – “{0}”.format(20) – 这里的0是占位符 如果想加入更多东西：Boolean的符号：“==”，“!=”，“>=”,"<=",">","<"
本系列文章翻译ES官方8.0版本文档。本章对应内容地址 Translog因为水平有限，翻译内容难免存在错漏，欢迎大家指出事务日志 对Lucene 的修改只会在Lucene 提交期间保存到磁盘进行持久化，这是一个代价较大的操作，因此不应对每一个写入或删除操作实时提交到Lucene执行。再两个提交之间的修改如果因为程序退出或硬件故障导致失败，那么Lucene会取消这个修改。 对每一个修改
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2024-04-28 11:55:22
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改变Lucene的打分模型随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布，这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法。Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式。但是，对于文档的打分计算，Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补，Lucene 4.0推出了更多的打分模型，从根本上改变了文档的打分公式，允许用户使用不同的打分公式来计算文档
原创
2023-05-31 15:48:54
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以甲基丙烯酸聚乙二醇单甲醚酯(MPEGMAA2000)、2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)和甲基丙烯酸羟乙酯(HEMA) 为主要原料，H2O2-FeSO4 为引发剂，合成 MPEGMAA-AMPS-HEMA 酯类聚羧酸系减水剂。在单因素试验的基础上，以水泥净浆流动度为响应值，用 Design-Expert 进行响应面优化，得
前言 ES插件应用到ES很多地方，如：报警、分词、安全。。。。 但这些插件都是在技术层面的，业务层面肯定是缺失的，需要我们来补充 1、跟据某个业务字段或是业务规则来打分，打分高的排前面 2、跟据数据库字段来生成索引的mapping 3、异构数据的同步索引，跟据规则处理异构数据 4、跟据某些业务规则来触发告警 5、更多。。。。。。。。。因此，我们很想自已来开发ES插件来满足业务需求，但ES插件在开
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2024-05-04 14:39:43
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预排序概要 Elasticsearch的底层索引工具为Lucene，Lucene通过segment进行索引文件的管理存储，默认情况下，segment中文档按照自增Id排序（写入时Lucene会分配一个Id），查询时根据文档Id顺序遍历，查找所有满足条件的文档。因此，假设我们的检索场景为基于某字段进行排序，如果底层文件可以同样按照这个字段进行排序，那是否会带来检索的一些优化呢？ 答案是肯定的，
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2024-09-10 09:43:52
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缺陷得分计算器python实现一个缺陷得分计算器 python实现一个缺陷得分计算器from tkinter import LabelFrame, Button, Text, Frame, END, IntVar, Tk, Radiobutton, Label, font as tkFont
from time import strftime, localtime, time
class MY
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2024-04-11 13:31:17
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裁判打分 News flash: being an umpire is hard. Their job is to judge whether a ball that’s capable of moving upwards of 100 MPH or breaking 25+ inches crossed through an imaginary zone before being caught
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2023-11-07 23:29:32
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import java.util.Scanner;
public class Test6 {
public static void main(String[] args) {
/*
在编程竞赛中，有六位评委打分
去掉最高分和最低分，在控制台打印出剩余4位评委的平均分
*/
//1.键盘录入六个评委打分
原创
2023-04-24 17:10:25
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名字打分在这个46K的文本文件names.txt（右击并选择“目标另存为……”）中包含了五千多个名字。首先将它们
原创
2022-12-27 12:41:36
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