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总是不到想要的内容?Elasticsearch搜索排名优化了解一

方便我们其他的优化也能影响总评分,例如对于热度 0.1 与 1000 的文档,即使用户搜索 0.1 热度文档的匹配度为 1000 热度文档的 100 倍,但结果排名依然比不过 1000 热度的文档; 区分度:在连续稳定的情况,...ES提供了三个衰减函数,我们先来看一这三种衰减函数的差别,截取官方文档展示图如下: linear,是两条线性函数,从直线和横轴相交处以外,评分都为0; exp,是指数函数,先剧烈的衰减,然后缓慢衰减...我们来看一最终的DSL语句示例:(示例并非实际运行的代码) 三、优化相关性算法 上文我们讨论了相关性评分应该由动态评分和静态评分结合得出,静态评分我们已经有了优化的方法,下文我们再来讨论一动态评分的计算

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总是不到想要的内容?Elasticsearch搜索排名优化了解一

方便我们其他的优化也能影响总评分,例如对于热度 0.1 与 1000 的文档,即使用户搜索 0.1 热度文档的匹配度为 1000 热度文档的 100 倍,但结果排名依然比不过 1000 热度的文档; 区分度:在连续稳定的情况,...ES提供了三个衰减函数,我们先来看一这三种衰减函数的差别,截取官方文档展示图如下: 10.png linear,是两条线性函数,从直线和横轴相交处以外,评分都为0; exp,是指数函数,先剧烈的衰减...我们来看一最终的DSL语句示例:(示例并非实际运行的代码) 12.png 三、优化相关性算法 上文我们讨论了相关性评分应该由动态评分和静态评分结合得出,静态评分我们已经有了优化的方法,下文我们再来讨论一动态评分的计算

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