一 序
本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。
二 相关性和相关性算分
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构进行算分_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，默认的相关性打分采用 TF-IDF，现在采用 BM25 
2.1 词频 TF
Term Frequency ：检查词在一篇文档里出现的频率
- 检查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县管辖的建档方法：简单讲搜索每一个词的 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
2.2 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（全部文档书 / 检索词出现过的文档总数）
TF-IDF 本质上就是将 TF 求和变成了加权求和
- 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
大致的了解，知道boosting对于算分的影响。
BM25
定制 Similarity
通过 Explain API 查看 TF-IDF
demo
数据准备，插入4条数据
PUT testscore/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "content":"we use Elasticsearch to power the search" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "content":"we like elasticsearch" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "content":"The scoring of documents is caculated by the scoring formula" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "content":"you know, for search" }
查到2条，为什么2在1之前呢？
这两个文档的TF是一样的，但是文档2比文档1短，影响算分高。
打开explain:,可以看到相关算分的计算
Boosting Relevance
Boosting 是控制相关度的一种手段
- 索引，字段或查询子条件
参数 boost 的含义
- 当 boost > 1 时，打分的相关度相对性提高
- 当 0 < boost < 1 时，打分的权重相对性降低
- 当 boost < 0 时，贡献度负分
小结：
总体来说，属于了解原理性质。