搜索相关性算分

搜索相关性算分

相关性和相关性算分词频逆文档频率IDFLucene中的TF - IDF 评分公式BM25Boosting Relevance

相关性和相关性算分

相关性 - Relevance 搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES会对每个匹配查询条件的结果进行算分 _score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES 5 之前，默认的相关性算分采用TF-IDF，现在采用BM 25

词频

Term Frequency ：检索词在一篇文档中出现的频率 检索词出现的次数除以文档的总字数 度量一条查询和结果文档相关性的简单方法，简单将搜索中每一个词的TF进行相加 TF（区块链） + TF（的）+ TF（应用） Stop Word “的” 在文档中出现了很多次，但是对贡献相关度几乎没有用处，不应该考虑他们的TF

逆文档频率IDF

DF ：检索词在所有文档中出现的频率 “区块链” 在相对比较少的文档中出现"应用"在相对比较多的文档中出现"Stop Word"在大量的文档中出现 Inverse Document Frequency : 简单说 = log(全部文档数/检索词出现过的文档总数)TF-IDF 本质上就是将TF求和变成加权求和 TF(区块链) * IDF(区块链) + TF(的) * IDF(的) + TF(应用) * IDF(应用)

Lucene中的TF - IDF 评分公式

BM25

Boosting Relevance

Boosting 是控制相关度的一种手段 索引，字段或者 查询子条件 参数boost的含义 当boost > 1 时，打分相关度相对提升当 0 < boost < 1 时，打分的权重相对性降低当boost < 0 时，贡献负分