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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            Elasticsearch 是一个可扩展的分布式系统,可为企业搜索、日志聚合、可观察性和安全性提供解决方案。 Elastic 解决方案建立在一个单一、灵活的技术堆栈之上,可以部署在任何地方。 要在自托管或云端运行生产环境 Elasticsearch,需要规划基础架构和集群配置,以确保健康且高度可靠的性能部署。在本文中,我们将重点介绍如何在部署生产级集群之前根据使用量估算和创建一个实施计划。容量规划            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文是ESFramework对客户端开发的支持特性之一 ,如果要按顺序阅读,请转到ESFramework介绍(序))        分布式系统的构建一般有两种模式,一是基于消息(如Tcp,http等),一是基于方法调用(如RPC、WebService、Remoting)。深入想一想,它们其实是一回事。如果你了解过.NET的Pro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            官方说明function_score通过实例说明先准备数据和索引,在ES插入三笔数据,其中language是keywork类型,like是integer类型(代表点赞量){ "language": "java", "like": 5 }
{ "language": "python", "like": 5 }
{ "language": "go", "like": 10 }functions是一个数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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              .Net的ElasticSearch 有两个版本,Elasticsearch.Net(低级) 和 NEST(高级),推荐使用 NEST,低级版本的更灵活,水太深 把握不住。有个需要注意,使用的版本号必须要ElasticSearch服务端版本号一致。一、 连接池  1.1 SingleNodeConnectionPool 单节点连接池    适合只有一个节点的情况。当没有在C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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            
                
         
            
            
            
            Python在SEO中的作用Python作为一门流行的编程语言,近年来已经成为许多SEO从业者使用的主要工具之一。Python在SEO中的应用可谓多种多样,从数据分析到自然语言处理,从网页爬取到自动化,都能够找到Python的身影。本文将重点介绍Python在SEO中的作用,帮助读者更好地了解在SEO领域中应该如何使用Python进行优化。数据分析数据分析是SEO优化的重要组成部分,通过数据分析可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-15 23:24:43
                            
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            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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            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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            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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            Elasticsearch实战——function_score 查询详解 文章目录Elasticsearch实战——function_score 查询详解1. function_score简介2. function_score(field_value_factor具体实例)2.1创建索引2.2 添加文档2.3 演示2.4 modifier参数的支持的值2.5 factor参数2.6 综合应用3.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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