在搜索与现有文档相似的文档时,需要计算从0到1的相对分数吗?因此,现有文档的得分为1,所有其他匹配文档的得分应根据此计算,得分将<=1。但是现有文档应该从搜索中排除。有没有可能在elasticsearch方面做到这一点,而不仅仅是用如下编程语言手动计算分数:
match_doc_score/search_doc_score
假设我们有索引 person
使用Map:
{
"properties": {
"person_id": {
"type": "keyword"
},
"fullname": {
"type": "text"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"phone": {
"type": "keyword"
},
"country_of_birth": {
"type": "keyword"
}
}
}
索引里有三个人:第一个人:
{
"person_id": 1,
"fullname": "John Snow",
"email": "john@gmail.com",
"phone": "111-11-11",
"country_of_birth": "Denmark"
}
人员2:
{
"person_id": 2,
"fullname": "Snow John",
"email": "john@gmail.com",
"phone": "222-22-22",
"country_of_birth": "Denmark"
}
人员3:
{
"person_id": 3,
"fullname": "Peter Wislow",
"email": "peter@gmail.com",
"phone": "111-11-11",
"country_of_birth": "Denmark"
}
通过此查询,我们可以找到与人1相似的人:
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"fullname": {
"query": "John Snow",
"boost": 6
}
}
},
{
"term": {
"email": {
"value": "john@gmail.com",
"boost": 5
}
}
},
{
"term": {
"phone": {
"value": "111-11-11",
"boost": 4
}
}
},
{
"term": {
"country_of_birth": {
"value": "Denmark",
"boost": 2
}
}
}
],
"must_not": [
{
"term": {
"person_id": 123
}
}
]
}
}
}
如你所见:
个人1和个人2的匹配方式:全名、电子邮件、出生国。
第1人和第3人的匹配方式:电话、出生国。
如果我们在索引中有完全匹配的订单(人1),是否可能有0..1分?
我知道有一个更像这样的查询,但在现实生活中搜索查询可能很复杂,所以 more_like_this
不是一个好的选择。甚至elasticsearch文档也指出,如果您需要对查询进行更多的控制,那么可以使用布尔查询组合。
1条答案
按热度按时间goqiplq21#
尚未尝试,但看起来函数得分的字段值因子可能会解决您的查询。