查詢相關性，文檔對查詢的得分是如何計算出來的，什麼是文檔得分？它是一個刻畫文檔與查詢匹配程度的參數，lucene的默認評分機制：TF/IDF(詞頻/逆文檔頻率)算法
1.1 何時文檔被匹配上（文檔得分的因子）
- 文檔權重（document boost）：索引期賦予某個文檔的權重值
- 字段權重（field boost）：查詢期賦予某個字段的權重值
- 協調因子（coord）：基於文檔中詞項命中個數的協調因子，一個文檔命中了查詢中詞項越多，得分越高
- 逆文檔頻率（inverse document frequency）：一個基於詞項的因子，用來告訴評分公式該詞項有多麼罕見，逆文檔頻率越低，詞項越罕見，評分公式利用該因子爲包含罕見詞頻的文檔加權
- 長度範數（length norm）：每個字段的基於詞項個數的歸一化因子（在索引期計算出來並存儲在索引中），一個字段包含的詞項數越多，該因子的權重越低，這是意味着lucene評分公式更喜歡包含更少詞項的字段
- 詞頻（term frequency）：一個基於詞項的因子，用來表示一個詞項在某個文檔中出現了多少次，詞頻越高 文檔的得分越高
- 查詢範數（query norm）：一個基於查詢的歸一化因子，它等於查詢中詞項的權重平分和，查詢範數使得不同的查詢的得分能相互比較，儘管這種比較通常是困難而且不可行的
1.2 TF/IDF 評分公式
公式不好書寫就不寫了
得分的基本規則：
- 越多罕見的詞項被匹配上，文檔的得分越高
- 文檔字段越短（包含更少的詞項），文檔得分越高
- 權重越高（不論是索引期還是查詢器賦予的權重值），文檔得分越高
1.3 es 是如何評分的
es使用了lucene的評分功能，但是我們可以替換默認的評分算法，用戶也可以使用各種不同的查詢類型以精確的控制文檔評分的計算
包括（custom_boost_factor查詢 constant_score查詢 custom_score查詢等），還可以通過腳本來改變文檔的得分，還可以使用二次得分
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