elasticsearch的匹配度的计算

weixin_47416958 2021-05-26 08:58:51

搜索的是黑色，为什么白色和黄色的匹配度更高？

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本文介绍如何使用Elasticsearch结合BBoss框架在Spring Boot中实现中文分词、高亮显示与匹配度计算的搜索功能。通过Docker部署ES服务，集成IK Analyzer插件支持中文分词，并完成前后端关键代码配置，构建一个轻量级可演示的检索系统。

本文探讨了在使用Elasticsearch进行人员信息查询时遇到的同名人员匹配度不同导致排序错误的问题。详细分析了问题的原因在于ES的分片存储机制下，各分片计算评分不一致。提出了两种解决方案：一是通过增大分片数据量使评分趋于一致；二是采用dfs_query_then_fetch查询方式统一计算评分，但可能会影响性能。

本文深入探讨了Elasticsearch2.x中影响文档匹配度的因素，包括词频(TF)、逆文档频率(IDF)和字段长度标准化(Field-length norm)。通过这些指标，Elasticsearch能够计算出相关度评分，影响全文检索和yes/no查询的结果。在实际应用中，可以使用explain参数来观察文档得分的计算过程。

本文围绕Web搜索引擎展开，介绍了AltaVista、Yahoo等搜索引擎特点，阐述其基本原理与实现机制。详细描述了网络Spider实现，包括数据库结构、网页获取算法及相关类对象。还分析了用户查询实现，通过矢量空间表示法处理查询表达式，计算匹配度并显示结果。

本文探讨了Elasticsearch中关联分数的概念及其在Querycontext和Filtercontext中的应用。关联分数用于衡量文档与查询条件的匹配度，Querycontext不仅判断文档是否匹配，还计算匹配程度，而Filtercontext仅判断是否匹配，不计算分数。文章总结了QueryDSL中使用的查询类型，包括Term-levelqueries和组合查询。

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