我们可以通过指定一个boost值来控制每个查询子句的相对权重,该值默认为1。一个大于1的boost会增加该查询子句的相对权重。因此如下:
GET/_search{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"content": {
"query": "full text search",
"operator": "and"
}
}
},
"should": [{
"match": {
"content": {
"query": "Elasticsearch",
"boost": 3
}
}
},
{
"match": {
"content": {
"query": "Lucene",
"boost": 2
}
}
}]
}
}
}
boost参数被用来增加一个子句的相对权重(当boost大于1时),或者减小相对权重(当boost介于0到1时),但是增加或者减小不是线性的。换言之,boost设为2并不会让最终的_score加倍。
相反,新的_score会在适用了boost后被归一化(Normalized)。每种查询都有自己的归一化算法(Normalization Algorithm)。但是能够说一个高的boost值会产生一个高的_score。
如果你在实现你自己的不基于TF/IDF的相关度分值模型并且你需要对提升过程拥有更多的控制,你可以使用function_score查询,它不通过归一化步骤对文档的boost进行操作。
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