二十、Elasticsearch混合使用match和match_phrase实现召回率与精准度的平衡

1、什么是召回率?

比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率,recall

2、什么是精准度?

比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark或者是java和spark离的很近的doc排在最前面,precision直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内才能匹配上。

match_phrase,proximity match要求doc必须包含所有的term,才能作为结果返回;如果某一个doc可能就是有某个term没有包含,那么就无法作为结果返回。

比如:
java spark --》 hello world java : 就无法匹配到
java spark --》 hello world,java spark : 可以匹配到

3、疑问
近似匹配的时候,召回率比较低,精准度太高了,但是有时我们希望的是匹配到几个term中的部分,就可以作为结果出来,这样可以提高召回率,同时我们也希望用上match_phrase根据距离提升分数的功能,让几个term距离越近分数就越高,越优先返回。

就是优先满足召回率。比如
java spark --》 包含java的返回,包含spark的也返回,包含 java和spark的也返回,同时兼顾精准度,就是包含java和spark,同时java和spark距离越近的doc排最前面。

4、解决疑问
可以用bool组合match query和match_phrase query一起,来实现上述效果。

match提高召回率,带java和带spark的都要返回。
match_phrase提高精准度,保证同时带java和spark的排在最前面。

效果1:直接用bool match query

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "content": "java spark"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

结果

{
  "took": 54,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 0.68640786,
    "hits": [
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "2",
        "_score": 0.68640786,
        "_source": {
          "articleID": "KDKE-B-9947-#kL5",
          "userID": 1,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-01-02",
          "tag": [
            "java"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 50,
          "title": "this is java blog",
          "content": "i think java is the best programming language",
          "sub_title": "learned a lot of course",
          "author_first_name": "Smith",
          "author_last_name": "Williams",
          "new_author_last_name": "Williams",
          "new_author_first_name": "Smith"
        }
      },
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "5",
        "_score": 0.68324494,
        "_source": {
          "articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5",
          "userID": 3,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-03-01",
          "tag": [
            "elasticsearch"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 10,
          "title": "this is spark blog",
          "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark",
          "sub_title": "haha, hello world",
          "author_first_name": "Tonny",
          "author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_first_name": "Tonny"
        }
      }
    ]
  }
}

结果发现单独包含java和spark的也被返回了,而且单独包含java的却排到了第一位,既包含java又包含spark的却排到了最后。

效果2:直接用match_phrase

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": {
        "query": "java spark",
        "slop" : 50
      }
    }
  }
}

结果:

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 0.5753642,
    "hits": [
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "5",
        "_score": 0.5753642,
        "_source": {
          "articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5",
          "userID": 3,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-03-01",
          "tag": [
            "elasticsearch"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 10,
          "title": "this is spark blog",
          "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark",
          "sub_title": "haha, hello world",
          "author_first_name": "Tonny",
          "author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_first_name": "Tonny"
        }
      }
    ]
  }
}

结果发现只返回了既包含java又包含spark的数据,召回率降低了。

最终效果:我们将两个结果合并,既用bool match query又用match_phrase

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "content": "java spark"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match_phrase": {
            "content": {
              "query": "java spark",
              "slop" : 50
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

结果:

{
  "took": 4,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 1.258609,
    "hits": [
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "5",
        "_score": 1.258609,
        "_source": {
          "articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5",
          "userID": 3,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-03-01",
          "tag": [
            "elasticsearch"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 10,
          "title": "this is spark blog",
          "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark",
          "sub_title": "haha, hello world",
          "author_first_name": "Tonny",
          "author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_last_name": "Peter Smith",
          "new_author_first_name": "Tonny"
        }
      },
      {
        "_index": "forum",
        "_type": "article",
        "_id": "2",
        "_score": 0.68640786,
        "_source": {
          "articleID": "KDKE-B-9947-#kL5",
          "userID": 1,
          "hidden": false,
          "postDate": "2017-01-02",
          "tag": [
            "java"
          ],
          "tag_cnt": 1,
          "view_cnt": 50,
          "title": "this is java blog",
          "content": "i think java is the best programming language",
          "sub_title": "learned a lot of course",
          "author_first_name": "Smith",
          "author_last_name": "Williams",
          "new_author_last_name": "Williams",
          "new_author_first_name": "Smith"
        }
      }
    ]
  }
}

结果发现非常完美,两个都包含的排到了第一位,并且分数远高于第二个。而且召回率也很高

若有兴趣,欢迎来加入群,【Java初学者学习交流群】:458430385,此群有Java开发人员、UI设计人员和前端工程师。有问必答,共同探讨学习,一起进步!
欢迎关注我的微信公众号【Java码农社区】,会定时推送各种干货:


qrcode_for_gh_577b64e73701_258.jpg
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,445评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,889评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,047评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,760评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,745评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,638评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,011评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,669评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,923评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,655评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,740评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,406评论 4 320
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,995评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,961评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,023评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,483评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容