Elasticsearch 的评分机制是如何工作的？

推荐答案

Elasticsearch 的评分机制基于 TF-IDF（词频-逆文档频率） 算法，并结合 向量空间模型 来计算文档的相关性得分。评分过程主要包括以下几个步骤：

1. 词频（Term Frequency, TF）：计算查询词在文档中出现的频率。词频越高，得分越高。
2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：计算查询词在整个索引中的稀有程度。词越稀有，得分越高。
3. 字段长度归一化（Field-length Norm）：较短的字段权重更高，因为查询词在短字段中出现时通常更具相关性。
4. 协调因子（Coordination Factor）：考虑查询中匹配的术语数量，匹配的术语越多，得分越高。
5. 查询归一化（Query Normalization）：对查询进行归一化处理，确保不同查询之间的得分具有可比性。

最终得分是这些因素的乘积，公式如下：

score(q, d) = queryNorm(q) * coord(q, d) * ∑ (tf(t in d) * idf(t)² * t.getBoost() * norm(t, d))

本题详细解读

1. 词频（Term Frequency, TF）

词频是指查询词在文档中出现的次数。词频越高，说明该词在文档中越重要，因此得分越高。公式为：

tf(t in d) = √frequency

2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）

逆文档频率衡量查询词在整个索引中的稀有程度。如果一个词在很多文档中都出现，那么它的 IDF 值会较低，反之则较高。公式为：

idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1) )

3. 字段长度归一化（Field-length Norm）

字段长度归一化考虑了文档中字段的长度。较短的字段通常更具相关性，因此得分会更高。公式为：

norm(d) = 1 / √numTerms

4. 协调因子（Coordination Factor）

协调因子考虑了查询中匹配的术语数量。如果查询中有多个术语，且文档中匹配了更多的术语，那么得分会更高。公式为：

coord(q, d) = numMatchingTerms / totalTerms

5. 查询归一化（Query Normalization）

查询归一化是为了确保不同查询之间的得分具有可比性。它通过查询的权重和查询中术语的数量来归一化得分。公式为：

queryNorm(q) = 1 / √sumOfSquaredWeights

6. 最终得分计算

最终的得分是上述所有因素的乘积，公式如下：

score(q, d) = queryNorm(q) * coord(q, d) * ∑ (tf(t in d) * idf(t)² * t.getBoost() * norm(t, d))

通过这种评分机制，Elasticsearch 能够有效地评估文档与查询的相关性，并返回最相关的结果。