查询与过滤Elasticsearch 使用的查询语言（DSL）拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用： 过滤情况（filtering context）和查询情况（query context）。当使用于 过滤情况 时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者
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2024-03-20 15:35:15
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目录一、ES打分机制1. TF-IDF2. 其它打分方法二、boosting三、explain四、再打分五、function_score六、使用脚本排序《Elasticsearch In Action》学习笔记。 使得ES查询与select * from users where name like 'bob%'查询不同的是其为文档赋予相关性得分
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2024-07-02 20:00:31
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检索和过滤区别1）查询器（query）：先查询符合搜索条件的文档, 然后计算每个文档对于搜索条件的相关度分数, 再根据评分倒序排序.2）过滤器（filter）：只根据搜索条件过滤出符合的文档, 将这些文档的评分固定为1, 忽略TF/IDF信息, 不计算相关度分数;有cachefilter 性能更好, 无排序3）注意：filter和query一起使用时, 会先执行filter.4）场景：业务关心的、
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2024-02-14 13:20:27
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文章目录函数参数的默认值函数的 length 属性rest 参数name 属性箭头函数箭头函数的this分析Function.prototype.toString()catch 命令的参数省略 函数参数的默认值ES6 允许为函数的参数设置默认值，即直接写在参数定义的后面。// 函数默认参数值
function fun1(name, sex = "男") {
return
全参考客观视频质量评价方法是指把原始参考视频与失真视频在每一个对应帧中的每一个对应像素之问进行比较。准确的讲，这种方法得到的并不是真正的视频质量，而是失真视频相对于原始视频的相似程度或保真程度。最简单的方法如均方误差MSE和峰值信噪比PSNR，其应用比较广泛。最常见的全参考视频质量评价方法有以下三种：
(1) 均方误差MSE其中，fij，f'ij分别代表原始参考视频对应帧和失真视频对应帧，M,N
ES搜索管理准备环境创建索引库puthttp://localhost:9200/xwx_film{
"settings":{
"number_of_shards":1, //索引库分片数量
"number_of_replicas":0 //每个分片的副本数
}
}创建mappingposthttp://localhost:9200/xwx_film/doc/_mapping{
"
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2024-10-05 11:51:38
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25_ElasticSearch 揭秘lucene的相关度分数算法一、概述一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解对TF/IDF算法，在lucene中，底层，到底进行TF/IDF算法计算的一个完整的公式进行说明ES官网给出的打分公式： score(q,
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2024-05-19 14:30:59
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为了说明Elasticsearch的不同查询类型，我们将搜索一个图书文档集合，其中有以下字段：标题、作者、摘要、发布日期和评论数量。但首先，让我们创建一个新的索引，并使用批量API索引一些文档：PUT /bookdb_index
{ "settings": { "number_of_shards": 1 }}POST /bookdb_index/book/_bulk
{ "inde
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2024-10-17 11:31:53
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目录楔子文档打分的运作机制：TF-IDF词频：TF逆文档频率：IDFLucene评分公式其他的打分方法配置打分模型简要配置BM25打分模型为BM25配置高级的settings配置全局打分模型boosting索引期间的boosting查询期间的boosting跨越多个字段的查询使用“解释”来理解文档是如何评分的楔子现在，讲述一个真实的故事！
故事一定是伴随着赵忠祥老师的声音开始的，雨季就要来临了，又
一 例子现在，讲述一个真实的故事！
故事一定是伴随着赵忠祥老师的声音开始的，雨季就要来临了，又到了动物们发情的季节了...
还记得，之前发生的作家六六吐槽xx的事情吗？对了，有图有真相！上图上图：身为吃瓜群众，要从专业的角度来分析，就事论事哈：
就搜索结果本身而言，xx返回了正确的结果（是的，人家已经调整了，现在搜没问题！）。因为返回的结果中，都包含了搜索的关键字。而我们从逻辑上来看，这他娘的一堆
剖析elasticsearch的评分计算过程es搜索结果是怎样的排序的？准备测试数据搜索剖析参数含义结论 es搜索结果是怎样的排序的？es的排序准则的相关度，根据搜索 关键词 计算关键词在一个文档中的得分，得分越高结果越靠前。那么计算的准则是什么？TF/IDFBM25这两种算法在这里我就先不做详细说明，看下图，两种算法的得分趋势图。TF/IDF会随着关键词出现的次数得分逐渐增高，ＢＭ25随着关键
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2024-04-13 11:42:31
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算分函数查询相关性计算当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。例如，我们搜索 “虹桥如家”，结果如下：[
{
"_score" : 17.850193,
"_source" : {
"name" : "虹桥如家酒店真不错",
}
},
{
"_score" : 12.259
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2024-04-07 15:13:42
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排序为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。在 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。有时，相关性评分对你来说并没有意义。例如，下面的查询返回所有 user_id 字段包含 1 的结果：GET /_search
{
"query" : {
"bool" :
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2024-03-18 10:10:19
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1.es中相似度计算公式-BM256.x版本和7.x 版本的es的默认得分计算方式都是BM25。假如用户给定一个输入，其包含了关键字那么该输入与文档的BM25得分为：参数说明如下： : 关键字的逆文档频值， : 关键词在文档D中的频数N ：全部文档的个数 : 包含关键字所有文档的个数：文档平均token个数，全部文档包含的token个数总和除以总文档数：文档D包含的token的个数：超参数，该值越
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2024-02-20 07:18:00
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Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。Elasticsearch 使用了一些相关性算法，默认是 Okapi Best Matching 25 (BM25) 算法。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的:
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2024-04-22 22:35:17
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查询时输入即搜索 把邮编的事情先放一边，让我们先看看前缀查询是如何在全文查询中起作用的。用户已经渐渐习惯在输完查询内容之前，就能为他们展现搜索结果，这就是所谓的 即时搜索（instant search） 或 输入即搜索（search-as-you-type） 例如，如果用户输入 johnnie walker bl 生活总是这样，就像猫的花色远不只一种！我们
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2024-06-19 17:18:49
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17.ElasticSearch 复合查询17.1 constant_score query当我们不关心检索词项的频率（TF）对搜索结果排序的影响时，可以使用 constant_score 将查询语句或者过滤语句包裹起来。GET books/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term"
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2024-10-15 08:01:34
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# Java设置ES的分词
在Elasticsearch（简称为ES）中，分词器（Analyzer）是负责将文本数据分析为适合进行全文搜索的词条的组件之一。在ES中，我们可以通过Java代码来设置和配置分词器，以满足我们的搜索需求。
## 1. 设置分词器
首先，我们需要创建一个`Analyzer`对象，并对其进行配置。下面是一个示例代码，展示如何创建一个`StandardAnalyzer`
原创
2024-07-01 04:44:35
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Elasticsearch 使用的查询语言（DSL） 拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤情况（filtering context）和查询情况（query context）。当使用于 过滤情况 时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常
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2024-07-19 08:50:31
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备忘remarkquery 和 filter 的区别请看： Filter DSL term 过滤term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)： { "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date":
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2024-05-07 11:44:47
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