结构化数据库如Mysql，只能查询结果与数据库中的row的是否匹配？回答往往是“是”、“否”。...分数与查询匹配成正比。查询中的每个子句都将有助于文档的得分。 3、Elasticsearch 如何计算评分？...5.4.4 实战常见问题 星球提问：有没有办法让同一个索引里面对固定的查询返回的相关性评分是在固定的范围之内的？...#define FLT_MAX 3.402823466e+38F 5.5 查询后二次打分rescore_query 5.5.1 原理说明 二次评分是指重新计算查询返回结果文档中指定个数文档的得分，Elasticsearch...会截取查询返回的前N个，并使用预定义的二次评分方法来重新计算他们的得分。
（2）查询需求 查询每一年中的平均评分，要求每条记录后面都显示当年的平均评分 例如 2015 年，有3条记录，8.00, 8.50, 9.00 的平均分是 8.5，2016年有2条记录，平均分是 8.3...我们可以使用子查询来计算各年的平均分，然后使用 join 把结果连接回去 SELECT f.id, f.release_year, f.rating, years.year_avg FROM...，而是与每条记录相关联 语法示例： SELECT function_name OVER ( window_definition ) FROM (...) window_definition 是定义要计算的记录集合...，就像是一个小窗口，在整体数据集合上显示出一部分 function_name 指定了对于窗口中的数据集合执行什么计算 回头看下上面的那个查询，需要计算每部电影所在年份的所有电影平均评分，下面使用窗口函数来处理...查询示例1 计算每部电影在所属年份中的评分排行位置 查询语句 SELECT f.id, f.release_year, f.category_id, f.rating, RANK() OVER
字段长度的归一值对全文搜索非常重要， 许多其他字段不需要有归一值。无论文档是否包括这个字段，索引中每个文档的每个 string 字段都大约占用 1 个 byte 的空间。...下面是两者的公式： 传统 TF Score = sqrt(tf) # 平方根计算√x BM25的 TF Score = ((k + 1) * tf) / (k + tf) BM25还引入了平均文档长度的概念...BM25的TF公式里，除了常量k外，引入另外两个参数：L和b。 （1）L是文档长度与平均长度的比值。如果文档长度是平均长度的2倍，则L＝2。 （2）b是一个常数，它的作用是规定L对评分的影响有多大。...} } ] } } } rescore_query 原理说明：二次评分是指重新计算查询返回结果文档中指定个数文档的得分，Elasticsearch会截取查询返回的前...N个，并使用预定义的二次评分方法来重新计算他们的得分。
预测值则是信息检索系统返回的预测标签。对于被系统选中并返回的项目，其预测值为正；而对于未被选中或没有出现在返回结果中的项目，其预测值为负。...其中，RR是ranking的倒数： MRR通过计算模型对于询的第一个正确答案排名的倒数，然后对所有查询的倒数排名取平均得到。...2.4 平均准确度(MAP) 均值平均准确度(MAP)度量评估系统在top-K 结果中返回相关项目的能力。为了计算 MAP@K，我们对评估数据集中的多个查询或用户推荐的精度进行平均。...，它计算所有查询的平均 AP 值。...3.1 点击率（CTR） 点击率(CTR)用于衡量文档在搜索结果页上出现时对特定查询的平均单击次数，回答本系统返回的文档是否相关。
推荐系统的表现形式： Browsing：客户提出对特定商品的查询要求，推荐系统根据查询要求返回高质量的推荐； Similar Item：推荐系统根据客户购物篮中的商品和客户可能感兴趣的商品推荐类似的商品...通过减去用户对项目的平均评分，修正的余弦相似性度量方法改善了以上问题。 用户a和b共同评分过的项目集合用来表示， = （和分别表示用户a和用户b评分过的项目的集合，结果是它们的交集）。...相关相似性 找出用户a和b共同评分过的项目集合， = ，则用户a和b之间的相似性可通过皮尔森相关系数度量。 表示用户a对项目d的评分， 和分别表示用户a和用户b对商品的平均评分。...，然后将邻居用户对该项目的评分与此邻居用户的所有评分的差值进行加权平均。...分离出相似的项目之后，下一步就要为目标项目预测评分，通过计算用户u对与项目i相似的项目集合的总评价分值来计算用户u对项目i的预期。
这三类度量方法对应的具体评价指标分别为： （a）评分预测指标：如准确度指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差根（RMSE）、标准化平均误差（NMAE）；以及覆盖率（Coverage） （b）集合推荐指标...二、常用的评估指标 「1、quality of the predictions」 为了衡量RS结果的准确性，通常使用一些最常见的预测误差指标的计算，其中平均绝对误差（Mean Absolute Error...代表测试集中既有用户u评分记录，又有模型产生的预测评分的item集合， 「1.1平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）」 ?...为了得到最好的，我们把测试集中所有的条目置放在理想的次序下，采取的是前K项并计算它们的DCG。...假设我们现有一系列已知的用户评分数据集合R1，我们根据R1对一组用户未评分的item集合进行预测，得到一组预测评分数据集合P1。
宏平均对所有查询一视同仁（保护弱者） 微平均 将所有查询视为一个查询，将各种情况的文档总数求和，然后进行指标的计算。...微平均受返回相关文档数目比较大的查询影响 MAP 对所有查询的AP求宏平均。具体而言，单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。...主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。...k-gram索引用于查找词项，基于查询包含的k-gram查找词项。 查询处理 给定查询 Q, 找离它最近的先导者L，从L及其追随者集合中找到前K个与Q最接近的文档返回。...文档评分 即对查询-文档匹配评分计算，通过评分方法得出文档集中相关度从高到低的排名，包括Jaccard系数等。
推荐系统的表现形式： Browsing：客户提出对特定商品的查询要求，推荐系统根据查询要求返回高质量的推荐； Similar Item：推荐系统根据客户购物篮中的商品和客户可能感兴趣的商品推荐类似的商品...通过减去用户对项目的平均评分，修正的余弦相似性度量方法改善了以上问题。 用户a和b共同评分过的项目集合用来表示， = （和分别表示用户a和用户b评分过的项目的集合，结果是它们的交集）。...因此，用户a和b的相似性: ? 表示用户a对项目d的评分，和分别表示用户a和用户b对所有商品的平均评分。...，然后将邻居用户对该项目的评分与此邻居用户的所有评分的差值进行加权平均。...分离出相似的项目之后，下一步就要为目标项目预测评分，通过计算用户u对与项目i相似的项目集合的总评价分值来计算用户u对项目i的预期。
推荐系统需要用一种方法来比较不同观众的评分，并告诉我们他们的口味有多接近。 量化相似度 有很多不同的指标可以比较两个观众提供的评分，并判断他们是否具有相似的品味。...根据定义，集合S和T的Jaccard相似度是S和T的交集大小与它们的并集大小之比。...计算效用矩阵的距离度量 为了更好地理解这些距离度量，让我们使用效用矩阵(图1)中显示的数据来计算距离。 计算Jaccard距离 计算Jaccard距离的第一步是以集合的形式写出用户评过分的电影。...与观众A和B对应的集合是： A = {HP1, TW, SW1} B = {HP1, HP2, HP3} 集合A和集合B的交集是这两个集合共有的元素集。A和B的并集是A和B中所有元素的集合。...找到具有舍入值的余弦距离会得出相同的结论。 标准化评级 转换原始观众评分的另一种方法是对其进行标准化。通过标准化，我们的意思是从每个评分中减去该对应观众的平均评分。
该方式允许用户编写脚本来动态计算文档的评分，从而影响搜索结果的排序。...我们将编写一个 function_score 查询，使用 Painless 脚本来计算每个文档的分数，并根据计算结果排序。...核心逻辑： 1、获取字段值； 2、脚本重新计算评分； 3、返回自定义评分。...) * rating; // 返回评分结果 return score; 执行结果如下所示： 上述脚本通过使用 score 上下文中的 script_score 函数，可以根据自定义逻辑动态计算文档的分数...通过 painless_test、filter 和 score 上下文三种测试方式，开发者可以创建和调试 Kibana 运行时字段、处理重新索引的数据、定义复杂的 Watcher 条件，并根据复杂规则动态计算文档分数
在另一种方法中，推荐系统会考虑与你口味相似的其他人的偏好，并推荐他们看过的电影。与第一种方法不同的是，建议是基于多个用户的行为，而不是基于所消费内容的属性。这种方法称为协同过滤。...量化相似性 有不同的标准来比较两个观众提供的评分，并找出他们是否有相似的品味。在本文中，我们将学习其中的两个：Jaccard距离和余弦距离。口味相似的观众更接近。...效用矩阵距离测度的计算 为了更好地理解这些距离度量，让我们使用效用矩阵中的数据计算距离(图1)。 计算Jaccard距离：计算Jaccard距离的第一步是以集合的形式写入用户给出的评分。...对应于用户A和B的集合是： A={HP1，TW，SW1} B={HP1，HP2，HP3} 集合A和集合B的交集是两个集合共有的元素集合。A和B的并集是A和B中所有元素的集合。...在某些情况下，我们可以通过根据明确的规则舍入评分来避免此类冲突。 评分也可以通过从用户给出的每个评分中减去用户给出的平均评分来进行转换。
引入了一个外部参数freshness，代表商品的新鲜度评分。这个值在实际使用时可能会根据商品的上架时间、更新频率或其他业务逻辑动态计算得出。...将所有因素的得分按照定义的权重加权求和，计算出最终的总得分，并返回这个得分作为文档的排序依据。...最后，我们使用bucket_script聚合来计算每个类别的加权平均销售额，并将结果作为该类别的一个聚合指标返回。...例如，可以使用脚本来计算聚合结果中的平均值、标准差或其他统计指标，或者根据聚合数据的特定条件对结果进行过滤和分组。...因此，在使用脚本时应谨慎评估其对查询和索引性能的影响，并考虑使用其他优化策略（如预计算字段、索引设计等）来提高性能。此外，出于安全考虑，应限制对脚本的访问权限，并定期审查和监控脚本的执行情况。
次数越多，分数越高 如果您不关心术语在字段中出现的频率，而您只关心该术语是否存在，那么您可以在字段映射中禁用术语频率： (2)idf-- 逆文档频率 该术语在集合中的所有文档中出现的频率是多少...(虽然 TF/IDF 是计算向量空间模型项权重的默认方法，但它不是唯一的方法。其他模型如 Okapi-BM25 存在并且在 Elasticsearch 中可用。...(三) 实用评分函数 对于多项查询，Lucene 采用布尔模型、 TF/IDF 和向量空间模型，并将它们组合在一个高效的包中，一旦文档与查询匹配，Lucene 就会计算该查询的分数，并结合每个匹配项的分数...在我的案例中使用的是在 policyTitle+textContent 中查询词语，并根据省份 + 分类得到一个比例与查询分数进行相乘的形式来计算 score，发送 query 请求并 explain...是否会因为设定的省份和分类而极大影响，导致返回不合理的结果。
对于搜索引擎来说， 尽管无法靠人工来标注大量训练数据，但是用户点击记录是可以当做机器学习方法训练数据的一个替代品，比如用户发出一个查询，搜索引擎返回搜索结果，用户会点击其中某些网页,可以假设用户点击的网页是和用户查询更加相关的页面...也就是说，对于某个查询Q,人工标出哪些文档是和这个査询相关的，同时标出相关程度，相关程度有时候可以用数值序列来表示，比如从1分 到5分为3个档次，1代表微弱相关，5代表最相关，其他数值代表相关性在两者之间...单文档方法完全从单个文档的分类得分角度计算，没有考虑文档之间的顺序关系。文档对方法则将重点转向量对文档顺序关系是否合理进行判断。...图4 不同评分函数的KL距离 首先解释下什么是搜索结果排列组合的概率分布，我们知道，对于搜索 引擎来说，用户输入査询Q， 搜索引擎返回搜索结果，我们假设搜索结果集合包含A....假设存在两个其他函数h和f，它们的计算方法已知，对应的对3个搜索结果的打分在图上可以看到，由打分结果也可以推出每个函数对应的搜索结果排列组合概率分布，那么h与f哪个与虚拟的最优评分函数g更接近呢？
aggregate返回一个字典，包含根据QuerySet 计算得到的聚合值（平均数、和等等）。...eg： Book.objects.all() # 返回所有图书的集合 >>> from django.db.models import Avg # 引入用来求平均值的聚合函数 Avg >>> Book.objects.all...().aggregate(Avg('price')) # 要计算所有书的平均价格，通过在查询集后面附加aggregate()子句实现 {'price__avg': 34.35} # 返回的是字典 >...('book')) # 返回了至少出版了一本好书(评分大于 3 分)的出版商， 在这些出版商中只含有发行过好书的出版商！...')) # 返回所有作者及他所著图书的平均评分 >>> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'
第一种方法是从整个查询集生成统计值。比如，你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有图书的集合。...或者查询所有图书的平均评分，这些图书由我们存档过的作者所写： >>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating')) （返回的字典会包含一个键叫做...=Count('book')) 两个查询都返回了至少出版了一本好书(评分大于 3 分)的出版商。...： 例如，考虑一个关于作者的查询，查询出每个作者所写的书的平均评分： >>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')) 这段代码返回的是数据库中所有的作者以及他们所著图书的平均评分...这意味着如果你有两个作者同名，那么他们原本各自的查询结果将被合并到同一个结果中；两个作者的所有评分都将被计算为一个平均分。
关于过滤器，你需要知道以下两点： 过滤器并不计算相关性评分，因为被过滤掉的内容不会影响返回内容的排序； 过滤器可以使用 ES 内部的缓存，所以过滤器可以提高查询速度。...这里需要注意：虽然 must 查询像是一种正向过滤器，但是它所查询的结果将会返回并会和其他的查询一起计算相关性评分，因此无法使用缓存，与过滤器并不一样。...这些文档本身就具有的权重属性我们可以认为是静态评分，需要和查询关键词来计算出的相关性评分称为动态评分，所以一个文档的最终评分应该是动态评分与静态评分的结合。 静态评分相关的属性不应该随便设置。...所谓动态评分，就是用户每次查询都要计算用户查询关键词与文档的相关性，更细一点来说，就是实时计算全文搜索字段的相关性。...如果搜索能返回相关性较高的文档，用户应该会在第一次搜索便得到想要的内容，如果返回相关性不太好的结果，用户可能会来回点击并尝试新的搜索条件。
身份证认证（不返回照片）：认证姓名和身份证是否一致（支持大陆公民的身份证认证） 身份证认证（返回照片）：认证姓名和身份证是否一致，一致时返回身份证头像照片（支持大陆公民的身份证认证） 银行卡两要素认证：...其他不良记录： 4.1.2.4.2 行业催收名单 针对申请人与催收电话、疑似催收电话的通话行为进行分析，返回催收通话频度、主/被叫、时长、周期等数据统计，返回近100个数据变量用于建模和客户筛选 4.1.2.5...日调用，月调用，热点量， 计费方式、计算方式，费用 返回结果，评分+额度 4.3 合作对接 调研、采集、接入、加工、分析、决策，完整的工作流的形式去做选择。...：数据比对完成并返回结果则计费 按比中计费： 按时间计费： 4.4 离线批量测试 4.4.1 测试样本准备 由甲方根据双方约定准备测试数据。...举例来说，如果验证机构提交了100万客户的数据查询请求，数据服务商返回了80万客户的数据，则数据的覆盖率为80%。 计算不同申请时点的覆盖率，重点观察有没有在特定时点的覆盖率非常低。
fuzz.token_set_ratio(s1, s2) 去重子集匹配 将字符串视为单词集合，计算两个集合的相似度，不考虑单词的顺序和重复。...因此，在某些情况下，它可能会给出误导性的结果。 该函数默认对大小写敏感，并逐字符进行比较。如果需要忽略大小写或进行其他类型的预处理（如去除标点符号、空格等），请在比较之前对字符串进行相应的处理。...在某些情况下，如果s1和s2之间存在多个较长的连续公共子串，但没有一个完全覆盖s1，fuzz.partial_ratio只会选择其中一个来计算相似度，而不是所有可能匹配的子串的平均值或最大值。...process.extract默认使用fuzz.partial_ratio，但你可以通过scorer参数指定其他评分方法。...该方法默认使用fuzz.partial_ratio作为评分函数，但你可以通过scorer参数指定其他评分方法。 相似度分数是一个介于0和100之间的整数，分数越高表示匹配度越高。
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