Elasticsearch相关度评分_score

相关度评分 _score 的目的

是为了将当前查询的结果进行排序，比较不同查询结果的相关度评分没有太大意义。

_score的计算方式

score(q,d)  =    # score(q,d) 是文档 d 与查询 q 的相关度评分。   
          · queryNorm(q)      # 查询归一化因子，用来使查询结果之间能够相互比较，但意义不大，因为_score的目的并不是对不同查询进行比较，而是用来对查询结果进行排序
          · coord(q,d)        # 协调因子，对于多词查询，文档里出现的匹配词越多，该值越大。 bool查询也遵循这个规则。Lucene中同义词查询会自动禁用这个值（优秀！）。
          · ∑ (           
              · tf(t in d)       
              · idf(t)²      
              · t.getBoost()     
              · norm(t,d)    
            ) (t in q)   

原文

优化查询结果的方法

1. 设置boost参数在一个查询上、某些索引上
2. 使用查询结构修改相关度
3. 使用boosting查询，对包含不想要的词的查询结果进行降级
4. function_score查询：这个查询可以使两个效果融合：可以仍然根据全文相关度进行排序，但也会同时考虑最新发布文档、流行文档、或接近用户希望价格的产品。
   3.1 field_value_factor：需要有一个专门的字段，存储数值，以这个数值进行调试
   3.2 functions：可以用来对不同搜索词加权
   3.3