Elasticsearch实战 使用相关性进行搜索

一、Elasticsearch的打分机制

Elasticsearch使用了被搜索词条的频率以及他有多常见来影响得分。简单的解释是，一个词条出现在某个文档中的次数越多，它就越相关，但是如果该词条出现在不同文档的次数越多，它就越不想关。这一点被成为TF-IDF。TF=term frequency，IDF=iverse document frequency

给定查询q和文档d，其得分是查询中每个词条t的得分总和，而每个词条的纷纷是该词在文档d中的词频的平方根，乘以该词逆文档频率的平方和，乘以该文档字段的归一化因子，乘以该词的提升权重

综上所属，词条的词频越高，得分越高；相似的，索引中词条越罕见，逆文档频率越高。