Elasticsearch高手进阶篇(25)
深度探秘搜索技术_深入揭秘TF&IDF算法以及向量空间模型算法
boolean model
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类似and这种逻辑操作符，先过滤出包含指定term的doc
- query "hello world" --> 过滤 --> hello / world / hello & world
- bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可能包含
- doc --> 不打分数 --> 正或反 true or false --> 为了减少后续要计算的doc的数量，提升性能
TF/IDF
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单个term在doc中的分数
- query: hello world --> doc.content
- doc1: java is my favourite programming language, hello world !!!
- doc2: hello java, you are very good, oh hello world!!!
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hello对doc1的评分
TF: term frequency
- 找到hello在doc1中出现了几次，1次，会根据出现的次数给个分数
- 一个term在一个doc中，出现的次数越多，那么最后给的相关度评分就会越高
IDF：inversed document frequency
- 找到hello在所有的doc中出现的次数，3次
- 一个term在所有的doc中，出现的次数越多，那么最后给的相关度评分就会越低
length norm(特别注意)
- hello搜索的那个field的长度，field长度越长，给的相关度评分越低; field长度越短，给的相关度评分越高
最后，会将hello这个term，对doc1的分数，综合TF，IDF，length norm，计算出来一个综合性的分数
hello world --> doc1 --> hello对doc1的分数，world对doc1的分数 --> 但是最后hello world query要对doc1有一个总的分数 --> vector space model
vector space model
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多个term对一个doc的总分数
- hello world --> es会根据hello world在所有doc中的评分情况，计算出一个query vector，query向量
- hello这个term，给的基于所有doc的一个评分就是2
- world这个term，给的基于所有doc的一个评分就是5
- [2, 5]
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query vector
- doc vector，3个doc，一个包含1个term，一个包含另一个term，一个包含2个term
- 3个doc
- doc1：包含hello --> [2, 0]
- doc2：包含world --> [0, 5]
- doc3：包含hello, world --> [2, 5]
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会给每一个doc，拿每个term计算出一个分数来，hello有一个分数，world有一个分数，再拿所有term的分数组成一个doc vector
画在一个图中，取每个doc vector对query vector的弧度，给出每个doc对多个term的总分数
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每个doc vector计算出对query vector的
弧度，最后基于这个弧度给出一个doc相对于query中多个term的总分数弧度越大，分数越低; 弧度越小，分数越高 -
如果是多个term，那么就是线性代数来计算，无法用图表示
Elasticsearch高手进阶篇(26)
深度探秘搜索技术_深入揭秘lucene的相关度分数算法
我们boolean model、TF/IDF、vector space model
深入讲解TF/IDF算法，在lucene中，底层，到底进行TF/IDF算法计算的一个完整的公式是什么？
boolean model
query: hello world
"match": {
"title": "hello world"
}
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "hello"
}
},
{
"match": {
"title": "world"
}
}
]
}
复制代码普通multivalue搜索，转换为bool搜索，boolean model
lucene practical scoring function
practical scoring function，来计算一个query对一个doc的分数的公式，该函数会使用一个公式来计算
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score(q,d)score(q,d) is the relevance score of document d for query q.- 这个公式的最终结果，就是说是一个query（叫做q），对一个doc（叫做d）的最终的总评分
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queryNorm(q)is the query normalization factor (new).- queryNorm，是用来让一个doc的分数处于一个合理的区间内，不要太离谱，举个例子，一个doc分数是10000，一个doc分数是0.1，比较离谱
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coord(q,d)is the coordination factor (new).- 简单来说，就是对更加匹配的doc，进行一些分数上的成倍的奖励
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The sum of the weights for each term t in the query q for document d.
- ∑：求和的符号
- ∑ (t in q)：query中每个term，query = hello world，query中的term就包含了hello和world
- query中每个term对doc的分数，进行求和，多个term对一个doc的分数，组成一个vector space
- ∑：求和的符号
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tf(t in d)is the term frequency for term t in document d.- 计算每一个term对doc的分数的时候，就是TF分数
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idf(t)is the inverse document frequency for term t.- 计算每一个term对doc的分数的时候，就是IDF分数
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t.getBoost()is the boost that has been applied to the query (new).- 是我们之前进行指定的权重部分，影响分数
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norm(t,d)is the field-length norm, combined with the index-time field-level boost, if any. (new).- 看我们匹配到的长度，长度越长，分数越低；长度越短，分数越高
query normalization factor
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sumOfSquaredWeights= 所有term的IDF分数之和，开一个平方根，然后做一个平方根分之1- 主要是为了将分数进行规范化
- 开平方根，首先数据就变小了
- 然后还用1去除以这个平方根，分数就会很小
- 1.几 / 零点几，分数就不会出现几万，几十万，那样的离谱的分数
- 主要是为了将分数进行规范化
query coodination
奖励那些匹配更多字符的doc更多的分数
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原始计算方式
- Document 1 with hello → score: 1.5
- Document 2 with hello world → score: 3.0
- Document 3 with hello world java → score: 4.5
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进行奖励的计算方式
- Document 1 with hello → score: 1.5 * 1 / 3 = 0.5
- Document 2 with hello world → score: 3.0 * 2 / 3 = 2.0
- Document 3 with hello world java → score: 4.5 * 3 / 3 = 4.5
把计算出来的总分数 * 匹配上的term数量 / 总的term数量，让匹配不同term/query数量的doc，分数之间拉开差距
- 将那些匹配更多terms的数据的分数有所提升，将匹配的term比较少的doc的分数向下排名
- 这也就是之前有多terms比精准的匹配到数据的那个分数高的原因
field level boost
对某些filed匹配到的字段分配不同的分数计算权重
