Elasticsearch-score算法介绍

relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度，Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法

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Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关

搜索请求：hello world
doc1：hello you, and world is very good
doc2：hello, how are you

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Inverse document frequency：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关

搜索请求：hello world

doc1：hello, today is very good
doc2：hi world, how are you

比如说，在index中有1万条document，hello这个单词在所有的document中，一共出现了1000次；world这个单词在所有的document中，一共出现了100次

doc2更相关

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Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱

搜索请求：hello world

doc1：{ “title”: “hello article”, “content”: “babaaba 1万个单词” }
doc2：{ “title”: “my article”, “content”: “blablabala 1万个单词，hi world” }

hello world在整个index中出现的次数是一样多的

doc1更相关，title field更短

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我们可以使用以下api来查看一个搜索评分的具体算法：

GET /test_index/test_type/_search?explain{  "query": {    "match": {      "test_field": "test hello"    }  }}