随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。 进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；这个其实就是关于文档的【相关性得分】进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次
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2023-10-17 07:35:14
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ES查询相关度的官网连接1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Lucene（或 Elasticsearc
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2023-12-13 00:13:43
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# ES 权重与 Java：理解和应用
随着数据驱动决策的增加，搜索引擎和信息检索技术在很多应用中扮演着重要角色。Elasticsearch（ES）作为一个分布式搜索引擎，广泛应用于大数据处理和实时数据分析。在使用 Elasticsearch 的过程中，合理地设置文档的权重显得尤为重要。本文将探讨 ES 权重的概念以及在 Java 中如何实现这一功能，力求让读者在理解理论的同时能掌握实际应用的技
GET _cat/indices
GET hotel/_search
GET /_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"lvg_mc": "酒店"
}
},
"boost": 1.2
}
}
}
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2024-07-03 20:41:52
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# Elasticsearch Java 设置权重的方法
在开发中，使用Elasticsearch进行数据检索时，权重的设置是一个重要的方面。通过适当的权重配置，可以提高搜索结果的相关性。本文将详细介绍如何在Java中设置Elasticsearch的权重，并提供具体的代码示例和步骤。
## 流程概述
下面是设置权重的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开
Query DSL(Domain Specific Language)1 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Elasticsearch最关键和重要的部分。2 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，即越符合搜索预期值。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
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2024-03-18 09:36:14
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1、match略1.1 不同字段权重 如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
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2024-03-16 11:59:57
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有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_query
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2024-03-23 15:40:59
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SDR 能够重新编程或重新配置，从而通过动态加载新的波形和协议可使用不同的波形和协议操作。这些波形和协议包含各种不同的部分，包括调制技术、在软件中定义为波形本身的一部分的安全和性能特性。随着移动通信的发展，从20世纪90年代初开始，软件无线电(Software Radio)的概念开始广泛流行起来。由于多种数字无线通信标准共存，如GSM、软件定义无线电与软件无线电最重要的一点不同之处在于，前者不要求
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2024-03-09 12:36:00
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# ES权重值设置在Java中的应用
在现代软件开发中，Elasticsearch（ES）作为一个强大的搜索引擎，被广泛应用于数据检索和分析。在使用ES进行全文搜索时，如何设置权重值是一个重要的课题。权重值可以帮助我们调整搜索结果的相关性，使用户能够更快速地找到所需的信息。本文将探讨在Java中设置ES权重值的方式，并提供相关的代码示例。
## 什么是ES中的权重值？
在Elasticsea
原创
2024-09-21 06:45:40
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# 介绍Java排序字段权重
在实际的软件开发中，经常会涉及到对数据进行排序的操作。在排序的过程中，有时候我们需要根据不同的字段进行排序，并且给不同的字段赋予不同的权重，以便更准确地进行排序。在Java中，我们可以通过自定义比较器来实现对字段权重排序的功能。
## 比较器（Comparator）的概念
在Java中，Comparator是一个接口，用于定义对象之间的比较规则。通过Compar
原创
2024-06-13 05:22:39
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下面以三个节点，主分片为3，副本为1的情况进行说明： 核心逻辑是通过计算权重来分配分片到节点，权重计算逻辑：首先计算分片的权重（节点的分片数量-每个节点的平均分片），然后是索引的权重（节点上索引的分片数量减去每个节点对应索引的平均分片数）；最终的权重值就是：0.45（分片平衡因子的默认值）*分片的权重+0.55（索引平衡因子的默认值）*索引的权重，得到的结果即为权重值；另外在计算权重
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2024-03-23 12:11:10
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文章目录权重计算原理布尔模型词频/逆向文档频率（TF/IDF）向量空间模型文本分析分析与分析器内置分析器自定义分析器 权重计算原理在Elasticsearch中，每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。为了保证搜索到的结果相关度更高，在默认情况下返回结果会按照相关度降序排序。Elasticsearch使用布尔模型查找匹配文档，并
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2023-12-26 11:23:12
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因为最近百度在重点打击文字采集站，运气不好刚好被命中网站在9月6号被百度K掉，当时爱站权重为4， 被K过后，权重变为1 被K过之后，本来以为是因为小联盟广告的问题，因为最近在抓这个，就首先到百度资源平台https://ziyuan.baidu.com[?]反馈中心，去反馈 客服回复问题：“您好，经过追查，网站当前在百度搜索引擎的整体状态是符合预期的。站点因内容质量整体偏低，大多属于采集复制而来，缺
elasticsearch搜索分数自定义以及相关度计算相关es通过其score字段对搜索结果进行排序 在进行业务开发时通常其默认的分数计算是不符合预期的。最简单的方法是通过boost字段来对每一个字段进行权重设置，来体现该字段的重要性。 boost字段会导致分数的计算公式发生改变，boost默认为1 例如：GET productinfo/_search
{
"_source": ["spuTi
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2024-03-22 06:11:53
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这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
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2024-05-31 10:46:44
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在很多复杂的业务场景下，排序的规则会比较复杂，单一的降序，升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序，还是挺好用的。首先初始化三条测试数据，方便查看效果：{
id: 1,
title: "Java怎么学",
type: 3,
userId: 1,
tags: [
"java"
],
textContent: "我要学Java",
status: 1,
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2024-04-27 14:58:29
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前言：本篇总结插入排序和希尔排序，把两种放在一起讨论的原因，两种排序的算法的思想是很相似的，可以说希尔排序就是插入排序的改进版本。一，插入排序 插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序
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2024-01-04 09:59:01
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作者：风雪网站页面被百度收录后，会默认分配一个评分值，这个评分值也叫做权重值，直接取决于我们网站页面关键词排名的位数，页面评分值越高，我们页面的排名自然也就越高，那么百度是通过哪些因素来评判我们页面权重值的那？其实因素还是有很多的，但是有一个非常重要的的因素，就是“HTML标签分值”，百度官方根据用户体验度给常用的HTML标签都赋予了一个默认的评分值，如何我们按照百度官方给出的评分值进行布局页面，
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2024-05-21 18:01:30
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上一篇博客更新完之后，我发现一个问题：在我创建索引的时候依旧无法准确的理解每个字段的意义，所以就有了这个。1. 关于索引1.1 关于索引的一些基础知识在创建标准化索引的时候，我们传入的请求体如下：{
"settings":{
"number_of_shards":5,
"number_of_replicas":1
},
"mappings"
