Elasticsearch之相关性算分

  • 相关性算分
    相关性算分是指文档与查询语句间的相关度(relevance),通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表，那么如何将最符合用户查询需求的文档放到最前列呢？ 本质是一个排序问题，排序的依据是相关性算分。
    相关性算分的几个重要概念如下：
      - Term Frequency(TF)词频，即单词在该文档中出现的次数。词频越高，相关度越高。
      - Document Frequency(DF)文档频率，即单词出现的文档次数。
      - Inverse Document Frequency (IDF)逆向文档频率，与文档频率相反，简单理解为 1/DF。即单词出现的文档数越少，相关度越高。
      - Field-length Norm 文档越短，相关性越高。
  • 算分模型
    ES目前主要有两个相关性算分模型，如下：
      - TF/IDF模型
      - BM25模型，5.X后的默认模型
    TF/IDF模型是Lucene的经典模型，其计算公式如下：
    TF/IDF模型

    可以通过explain参数来查看具体的计算方法，但要注意：
      - es的算分是按照 shard 进行的，即 shard 的分数计算是相互独立的，所以在使用explain 的时候注意分片数
      - 可以通过设置索引的分片数为1来避免这个问题
    image.png

    BM25模型中BM值Best Match ，25指迭代25次才计算方法，是针对TF/IDF的一个优化，其计算公式如下：
    BM25模型
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