Elasticsearch相关评分度TF/IDF算法揭秘

一、算法介绍

Elasticsearch采取的是TF/IDF算法来评估score的，而score决定了排序。每次搜索score分数越大的越靠前。

1、TF

1.1、概念

Term Frequency简称TF，就是搜索文本中的各个词条在要搜索的field文本中出现的次数，次数越多就越相关。

1.2、举例

比如：
doc1：hello world，I love you
doc2：hello，I love you，too

搜索：hello world，es首先会进行分词建立倒排索引，分词成：hello和world两个单词。
发现doc1匹配了两次，doc2中只匹配了一次（hello），所以doc1的score最大，优先被匹配，会排到doc2前面。

2、IDF

2.1、概念

Inverse Document Frequency简称IDF，就是搜索文本中的各个词条在整个index的所有document中出现的次数，出现的次数越多，越不相关。

2.2、举例

比如
doc1：hello，love you
doc2：hi world，I love you

搜索hello world，es分词器会将其分词成hello和world两个单词
首先hello和world在doc1和doc2中各出现了一次，其次再比如说index有10000条document，hello这个词在10000个document中出现了2000次。world这个词在10000个document中出现了100次。那么doc2更相关，因为他的次数出现的少。

3、补充

3.1、说明

Field-Length Norm：搜索的field对应的内容越长，相关度越弱。

3.2、举例

比如
doc1：{ "title": "hello java", "content": "xxxxxxxxxx1万个单词" }
doc2：{ "title": "Hi java", "content": "xxxxxxxxxx1万个单词，Hi world" }

搜索hello world，es分词器会将其分词成hello和world两个单词
首先hello和world在doc1和doc2中各出现了一次，其次假设在整个index中出现的次数也是一样多的（不像IDF那个案例中那么明显的不一致），则doc1更相关。因为title的内容比content的内容短太多了（短了一万多个单词）。所以doc1会排到doc2前面。

二、Demo演示

1、数据准备

PUT /product/_doc/1
{
    "name": "xiaomi shouji",
    "desc": "niubi quanwangtong",
    "tags": ["niubi", "quanwangtong", "xiaomi", "shouji"]
}

PUT /product/_doc/2
{
    "name": "huawei shouji",
    "desc": "4G 5G",
    "tags": ["shouji"]
}

PUT /product/_doc/3
{
    "name": "xiaomi shouhuan",
    "desc": "quanzidong",
    "tags": ["shengdian", "xiaomi", "shouji"]
}

2、进行搜索

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "shouji"
    }
  }  
}

结果是id：2 -> 3 -> 1

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.8847681,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "product",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.8847681,
        "_source" : {
          "name" : "huawei shouji",
          "desc" : "4G 5G",
          "tags" : [
            "shouji"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "product",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.59321976,
        "_source" : {
          "name" : "xiaomi shouhuan",
          "desc" : "quanzidong",
          "tags" : [
            "shengdian",
            "xiaomi",
            "shouji"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "product",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.50930655,
        "_source" : {
          "name" : "xiaomi shouji",
          "desc" : "niubi quanwangtong",
          "tags" : [
            "niubi",
            "quanwangtong",
            "xiaomi",
            "shouji"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

3、结果分析

先看TF：出现的次数都一样。
再看IDF：很明显id=2的最短，所以分数相对较高，其次是id=3的较短，最后是id=1的。所以TF都一样，IDF对比结果是2 -> 1 -> 3