背景通过脚本改变评分背景近期有一个需求，需要对优惠券可用商品列表加个排序，只针对面值类的券不包括折扣券。需求是这样的，假设有一张面值券 50 块钱，可用商品列表 A 100、B 40、C 10，当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面。C 10
B 40
A 100其实排序有很多侧重，比如：1.根据用户利益最大化原则，排序列表应该是 B、C、A
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2024-03-19 06:40:11
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文章目录1.ES相关性评分应用2.ES相关性评分算法2.1.TF-IDF算法2.2.EM25算法3.ES评分权重提升3.1.boost参数的使用3.2.布尔组合查询3.3.自定义打分函数 1.ES相关性评分应用全文检索与数据库查询的一个显著区别是它并不一定会根据查询条件做完全精确的匹配，在全文检索出的结果展示出来前，还会进行一次相关性评分并按评分降序排列，将那些与查询条件相关性高的文档排在最前面
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2024-03-28 10:21:44
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概述查询上下文使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是ES最关键和重要的部分。相关度评分：_score概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符号预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后默认使用BM25。 排序：相关度评分为搜索结果的排序依据，默认情况下评分越高，则结果越靠前。元数据：_s
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2024-05-28 10:56:08
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图像质量评价方法可分为： 1.主观评价方法：主观评价由观察者对图像质量进行主观评分, 一般采用平均主观得分 (Mean opin-ion score, MOS) 或平均主观得分(Differentialmean opinion score, DMOS) (即人眼对无失真图像和有失真图像评价得分的差异) 表示, 但主观评价工作量大、耗时长, 使用起来很不方便。2.**客观评价方法：**是由计算机根据一
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2024-05-30 09:00:08
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作者：拾毅者 本文主要介绍几种常用的分类评估指标，同时介绍如何绘制ROC曲线以及AUC值的便捷的计算方法。最后再附上一个绘制ROC曲线和计算AUC的源码实现。Precision和Recall首先我们来看看下面这个混淆矩阵：pred_label/true_labelPositiveNegativePositiveTPFPNegtiveFNTN如上表所示，行表示预测的label值，列表示真实labe
说明：elasticsearch查询结果是根据什么排序的呢？答案是根据相关性得分的高低来排序，本篇着重说明elasticsearch打分机制背后的理论。 主要是翻译自elasticsearch官方文档，官方文档地址如下： 相关性打分背后的理论：https://www
EcoVadis是一个帮助企业评估其供货商的环境和社会责任表现的平台，通过评估供应商的CSR表现提供改善指导，帮助企业提升业务水平，使供应商具备国际的企业竞争力与顶级跨国企业开展业务合作。旨在提高利用全球供应链的影响改进公司的环境和社会实践表现。它结合了企业运作除质量以外的所有组织治理项目，根据企业不同规模和行业归属，以在线提交资料方式进行综合评价。EcoVadis 审核项目涵盖21项
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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1． 评分机制详解1.1． 评分机制 TF\IDF1.1.1 算法介绍relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inve
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2024-04-18 09:01:15
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01—研究动机自动作文评分（英文叫Automated Essay Scoring，简称AES）旨在使用计算机来根据论文的整体质量或与某些属性（trait）相关的质量来评分，例如，文章组织、切题程度、叙述性等。现有的大多数研究都是针对同一主题的已评分作文数据集上进行模型的训练和预测（如图1左上角和左下角），其中训练和测试数据都是从同一分布中（DA）提取的。图1: AES任务概览然而真实场景中的AES
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2024-05-21 14:13:10
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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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重新评分rescore主要用来帮助提高查询精度，通过对第一次查询返回的顶部指定数量的索引记录进行重新打分查询，避免将开销比较大的查询匹配算法应用于索引中的所有文档，从而提高查询效率，保持查询精度。
原创
2022-12-07 17:10:19
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如何用EXCEL快速分配数据？表格按排序，年龄就按大小排列一样的年龄就一起了。在表格右侧找一空做序号，1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。再继续做1、2、3.....8、9、10,......一直做满全表3000个。每人对应一个号。表格按新作的序号，排序，就会有300人是1，有300人是2......分别把对应1、2、3.....9、10号的人名分给10个人，每个人分到的年龄就差不多了。ex
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2024-10-14 14:34:49
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摘要“DiskANN: Fast Accurate Billion-point Nearest Neighbor Search on a Single Node” [1]是 2019 年发表在 NeurIPS 上的论文。该文提出了一种基于磁盘的 ANN 方案，该方案可以在单个 64 G 内存和足够 SSD 的机器上对十亿级别的数据进行索引、存储和查询， 并且能够满足大规模数据 ANNS 的三个需求
前言这两年经历了OKR目标管理模式的疯狂讨论后，大家对OKR都有了一定的了解，紧接着下一个问题来了：OKR模式下，目标评估与绩效评估是什么关系？是否还需要进行绩效评估？如果需要，怎么评估？在倡导敏捷绩效管理的今天，基于承诺目标的绩效评估要做出什么样的调整？今天森豆就解决下大家的疑问。（一）OKR打分不直接决定绩效评估的结果首先需要重申一个重要的事实：OKR打分结果不能直接决定绩效评估的结果。众所周
摘要作文考试一直以来作为一种衡量应试者的更高等级的能力的方式吸引大家的注意，但是目前在对他们进行评分评定等级的时候有两个主要的缺陷，一是人力成本昂贵，二是存在公平性的问题。作为一种克服这些困难的方式，自动作文评分（AES）有着持续的需求。大多数现有的模型被设计为只是预测一个单一的整体分数。但是，在实际应用场景下如果要提供更加细致的反馈，我们不仅需要整体的分数，还需要对应于文章的不用方面的解析分数。
自动作文评分是语言评测领域的一项重要子任务，可以帮助老师减少作文批改的负担。最近几年，有较多的学者致力于作文评分算法的研发，并取得了较大的进展。自动作文评分系统一般由2个组件组成：作文表示组件和评分组件。根据作文表示组件，作文评分算法一般可以分为：基于手工特征的作文评分、基于深度学习的作文评分、基于预训练模型的作文评分。基于手工特征的作文评分基于手工特征的作文评分方法，通过人工设计和提取相关特征来
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2024-04-23 17:24:44
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评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如，K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值，具体标准为：如果K-S大于40%，模型具有较好的预测功能，发展的模型具有成功的应用价值。K-S值越大，表示评分模型能够将“好客户”、“坏客户”区分开来的程度越大。 评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如，K-S指标是用来衡量验证结
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2024-05-11 23:05:39
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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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分布式搜索引擎02在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。一. DSL查询文档elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。1
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2024-03-21 16:53:26
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