Elasticsearch：文档pt.2中具有自定义得分字段的影响力得分

Elasticsearch：文档pt.2中具有自定义得分字段的影响力得分

您可以尝试使用此查询-它结合了得分：

confidence

和

boost_multiplier

字段：

{  "query": {    "function_score": {        "query": { "bool": {     "should": [{         "nested": {"path": "tags","score_mode": "sum","query": {  "function_score": {    "query": {      "match": {        "tags.tag": "landscape"      }    },    "field_value_factor": {      "field": "tags.confidence",      "factor": 1,      "missing": 0    }  }}         }     }] }        },        "field_value_factor": { "field": "boost_multiplier", "factor": 1, "missing": 0        }      }    }}

当我搜索

coast

字词时-它返回：

• id=1

  仅具有此术语的文档具有该术语，得分为

  "_score": 100.27469

  。

当我搜索

landscape

术语时-它返回两个文档：

• id=2

  得分为“ _score”的文档：85.83046

• id=1

  得分为“ _score”的文档：59.7339

由于

id=2

具有较高

confidence

字段值的文档，其得分更高。

当我搜索

coast landscape

术语时-它返回两个文档：

• id=1

  得分为“ _score”的文档：160.00859

• id=2

  得分为“ _score”的文档：85.83046

尽管

id=2

具有的文档具有较高的

confidence

字段值，但是具有的文档

id=1

具有匹配的单词，因此得分更高。通过更改

"factor":1

参数的值，您可以决定

confidence

应多少影响结果。

boost_muliplier字段

当我为一个新文档建立索引时，会发生更有趣的事情：假设它与具有的文档几乎相同，

id=2

但是我设置了

"boost_multiplier" :4

和

"id": 3

：

{  "created_at" : "2017-07-31T20:43:17-04:00",  "description" : null,  "height" : 4934,  "id" : "3",  "tags" : [    ...    {      "confidence" : 48.36547551196872,      "tag" : "landscape"    },    ...  ],  "width" : 4016,  "color" : "#FEEBF9",  "boost_multiplier" : 4}

使用

coast landscape

term 运行相同的查询将返回三个文档：

• id=3

  得分为“ _score”的文档：360.02664

• id=1

  得分为“ _score”的文档：182.09859

• id=2

  得分为“ _score”的文档：90.00666

尽管的文档

id=3

只有一个匹配的单词（

landscape

），但其

boost_multiplier

值大大提高了评分。在此处，

"factor":1

您还可以使用决定该值应增加多少分值，并

"missing": 0

确定如果没有索引该字段应发生什么。