促進工作的規範化和內部優化如何進行？這又是如何影響相關性的？

Question

我是新來的彈性搜索。我無法理解文檔中字段的提升值的校準和縮放比例。正如我們應該如何決定領域的提升值，以便它按預期工作。我已經瀏覽了一些在線博客和文檔，寫道es會對值的提升進行規範化和內部優化？這是如何運作的？

例如：如果我們的文檔中有標籤，標題，名稱和文本字段，我們應該如何確定這些值的提升值？

Answer 1

Elasticsearch使用布爾模型來匹配文檔，然後使用評分模型來確定相關性（即排名）。評分模型使用TF/IDF評分，並結合一些附加功能。這些TF/IDF分數是針對查詢內的每個匹配字段計算的，然後彙總得出文檔的總體分數。爲了深入研究這個過程，我建議您在查詢上運行explain，以查看每個字段的分數是如何影響文檔的整體相關性的。

作爲您數據的專家，您處於確定哪些字段最能影響文檔相關性的最佳位置。找到一個領域的正確提升值是關於調整槓桿，直到找到最符合您期望結果的公式（另外，如果您有用戶，A/B測試可以幫助您）。