主要知识点：
- TF/IDF算法介绍
- 查看es计算_source的过程及各词条的分数
- 查看一个document是如何被匹配到的
一、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
1、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
示例
搜索请求：hello world
doc1：hello you, and world is very good
doc2：hello, how are you
doc1比doc2更相关
2、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，那么doc2比doc1更相关
3、Field-length norm
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，但是word是在一万个单词中才出现的，所以doc1更相关，title field更短
二、查看_score是如何被计算出来的
GET /test_index/test_type/_search?explain
{
"query": {
"match": {
"test_field": "test hello"
}
}
}
三、查看一个document是如何被匹配到的
GET /test_index/test_type/6/_explain
{
"query": {
"match": {
"test_field": "test hello"
}
}
}
四、延伸阅读