27.深度探秘搜索技术_实战掌握四种常见的相关度分数优化方法

27_深度探秘搜索技术_实战掌握四种常见的相关度分数优化方法

之前两节课，我觉得已经很了解整个es的相关度评分的算法了，算法思想，TF/IDF，vector model，boolean model; 实际的公式，query norm，query coordination，boost

对相关度评分进行调节和优化的常见的4种方法

1、query-time boost

对某一个query的权重增强

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "java spark",
              "boost": 2
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "java spark"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2、重构查询结构

重构查询结果，在es新版本中，影响越来越小了。一般情况下，没什么必要的话，大家不用也行。

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": "java"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "spark"
          }
        },
        {
          "bool": {
            "should": [
              {
                "match": {
                  "content": "solution"
                }
              },
              {
                "match": {
                  "content": "beginner"
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3、negative boost

搜索包含java，不包含spark的doc，但是这样子很死板
搜索包含java，尽量不包含spark的doc，如果包含了spark，不会说排除掉这个doc，而是说将这个doc的分数降低
包含了negative term的doc，分数乘以negative boost，分数降低

第一种方法比较死板,不包含spark

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

使用negative_ boost,降低分数

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "content": "java"
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "content": "spark"
        }
      },
      "negative_boost": 0.2
    }
  }
}

negative的doc，会乘以negative_boost，降低分数

4、constant_score

如果你压根儿不需要相关度评分，直接走constant_score加filter，所有的doc分数都是1，没有评分的概念了

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "constant_score": {
            "query": {
              "match": {
                "title": "java"
              }
            }
          }
        },
        {
          "constant_score": {
            "query": {
              "match": {
                "title": "spark"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}