ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
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2024-04-24 11:51:59
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概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个解释中就展示
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2024-02-22 11:18:20
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概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大 官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个
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2024-05-11 19:40:03
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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2024-02-22 12:00:57
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一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
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2024-05-08 22:20:15
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理查询的时候会对搜索到的文档进行打分（filter方式不会打分）。1.boolean model 根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc，这一步是不会打分的。2.relevance score算法 &nb
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2024-02-16 21:34:03
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本来没有这篇文章，在公司分享ES的时候遇到一个问题，使用boost的时候，怎么从评分score中知道boost的影响。 虽然我们从查询结果可以直观看到，boost起了应有的作用，但是在explain的时候，找了很久也不明白，boost去哪了？这个问题花了点时间，不过还是挺值得。由于没有直接用过lucene，也从没想过到lucene网站上去看文档。在Elastic的文档中发现这样一段描述In fac
一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1）boolean model根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的docquery "hello world" --> hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可
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2024-02-20 07:11:11
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介绍： 1、function_score是可以修改查询检索文档的分数，使用function_score必须定义一个查询和一个或多个函数，为查询返回的每个文档计算一个新的分数。function_score提供的评分函数： 1、weight : 设置一个float类型的权重值，使最终分数是查询分数与该权重值的乘积2、field_value_factor : 允许使用文档中的字段来影响分数GET /_s
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2024-05-09 14:01:51
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不同的微处理器提供的中断处理机制不相同，ecos对各种处理机制作了一定的抽象，提供了一种通用的中断处理机制。下面以m68k的mcf52xx系列处理器为例分析。当中断产生时，ecos的一段跳转程序使处理器跳转到相应的VSR,对mcf52xx处理器来说这段跳转程序就是中断向量表，当然不同处理器的跳转程序有不同的实现方式。VSR作了一些简单处理后，会调用中断服务程序(ISR)作进一步处理，对ISR的调用
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2024-10-08 13:06:01
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elasticsearch之查询结果过滤前言在未来，一篇文档可能有很多（是的，很多！不要被我们的示例这仨俩字段所迷惑）的字段，每次查询都默认给我们返回全部，在数据量很大的时候，是的，比如我只想查姑娘的手机号，你一并给我个喜好啊、三围什么的算什么？是要告诉洒家，hi，小老弟，要撩妹么？
所以，我们对结果做一些过滤，清清白白的告诉elasticsearch，小老弟，我只是查！水！表！准备数据PUT z
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2024-10-11 20:53:32
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深入理解Elasticsearch Pipeline聚集(2)在前文中我们讨论管道聚集的结构，带你学习了几个典型的管道聚集类型：导数、累加求和等。本文我们继续讨论管道聚集分析，主要包括统计、移动平均、移动函数、百分位、分组排序以及分组脚本等。示例数据仍然使用上文中的数据，这里不再说明。1. 统计管道聚集在度量聚集中，统计聚集计算索引中数值类型的统计指标，包括最小、最大、平均、求和以及次数。elas
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2024-07-15 12:53:37
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Elasticsearch7.5 经验分享1查询 ES是非关系型数据库，可将两张表设置成父子关联表，查询一张表可将另一张表的相关信息带出来， 更多表的查询只能先查第一张表，遍历第一次查询结果，循环里进行二次、三次...的查询，后面的查询用Multi并行多个表的查询。 分页展示的话，一次展示几条，仅仅几条进行关联查询也只是勉强够用，做Excel批量导出这种功能，是完全不可以的，太慢了。 做分页展示它
elasticsearch1.es初识1.1es的功能（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
分布式，搜索，数据分析
（2）全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from pro
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2024-09-06 07:11:39
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ESE这篇论文，将之前介绍的韩松的Deep Compression技术在FPGA上具体实现。为了达到更高的效率，论文的设计从三个层次提高计算效率：算法优化，编译高效的调度程序，硬件加速。如Figure 2所示。 论文设计的语音识别系统中，最占用运算资源和存储资源的是LSTM算法。故论文着重优化LSTM算法的计算。 LSTM算法的数据流如图Figure 4所示。的确比较复杂。其中涉及到许多的矩阵
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2024-06-03 14:59:31
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Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，它提供了丰富的查询 DSL（Domain Specific Language，领域特定语言）用于执行复杂的搜索操作。分页是搜索结果中一个非常重要的功能，Elasticsearch 提供了多种方式来实现分页。 &nb
一：简介 自动计算都是常驻内存的，没有人机交互。我们经常用到的就是console job和s
Elasticsearch认证复习准备https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/getting-started.html ##控制相关度评分Lucene 是如何基于 TF/IDF 生成评分的。理解评分过程是非常重要的，理解之后就可以根据具体的业务对评分结果进行调试、调节、减弱和定制。来按照我们的要求进行评分，将
过滤集提升权重 回到 忽略 TF/IDF 里处理过的问题，我们希望根据每个度假屋的特性数量来评分， 当时我们希望能用缓存的过滤器来影响评分，现在 function_score 查询正好可以完成这件事情。到目前为止，我们展现的都是为所有文档应用单个函数的使用方式，现在会用过滤器将结果划分为多个子集（每个特性一个过滤器），并为每个子集使用不同
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2024-04-01 14:17:48
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