控制相关度编辑

处理结构化数据(比如:时间、数字、字符串、枚举)的数据库, 只需检查文档(或关系数据库里的行)是否与查询匹配。

布尔的是/非匹配是全文搜索的基础,但不止如此,我们还要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档,还需根据它们相关度的高低进行排序。

全文相关的公式或 相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度评分 _score 。本章中,我们会验证各种可变部分,然后讨论如何来控制它们。

当然,相关度不只与全文查询有关,也需要将结构化的数据考虑其中。可能我们正在找一个度假屋,需要一些的详细特征(空调、海景、免费 WiFi ),匹配的特征越多相关度越高。可能我们还希望有一些其他的考虑因素,如回头率、价格、受欢迎度或距离,当然也同时考虑全文查询的相关度。

所有的这些都可以通过 Elasticsearch 强大的评分基础来实现。

本章会先从理论上介绍 Lucene 是如何计算相关度的,然后通过实际例子说明如何控制相关度的计算过程。