ES 笔记二十五:综合排序 Function Score Query 优化算分

算分与排序

  • ES 默认会以文档的相关度算分进行排序
  • 可以通过制定一个或者多个字段进行排序
  • 使用相关性算分(score)排序,不能满足某些特定条件
    • 无法针对相关度,对排序实现更多的控制

Function Score Query

  • Function Score Query
    • 可以在查询结束后,对每一个匹配的文档进行一系列的重新算分,根据新生成的分数进行排序
  • 提供了几种默认的计算分值的函数
    • Weight:为每一个文档设置一个简单而不被规范化的权重
    • Field Value Factor:使用该数值来修改_score,例如将“热度”和“点赞数”作为算分的参考因素
    • Random Score:为每一个用户使用一个不同的,随机算分结果

按受欢迎度提升权重

  • 希望能够将点赞多的blog,放在搜索列表相对靠前的位置。同事搜索的评分,还是要作为排序的主要依据
  • 新的算分= 老的算分*投票数
    • 投票数为0
    • 投票数很大时

使用Modifier平滑曲线

  • 新的算分 = 老的算分 * log(1+投票数)

ES 笔记二十五:综合排序 Function Score Query 优化算分

引入Factor

  • 新的算分 = 老的算分 log(1 + factor投票数)

ES 笔记二十五:综合排序 Function Score Query 优化算分

Boost Mode 和 Max Boost

  • Boost Mode
    • Multiply:算分和函数值的乘积
    • Sum:算分和函数值的和
    • Min/Max:算分与函数去 最小/最大值
    • Replace:使用函数取代算分
  • Max Boost 可以将算分控制在一个最大值

一致性随机函数

  • 使用场景:网址的广告需要提高展示率
  • 具体需求:让每个用户看到不同的随机排名,但是也希望同一个用户访问时,结果的相对顺序,保持一致(Consistently Random)
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