一、目的

一個搜索引擎使用的時候必定需要排序這個模塊，一般情況下在不選擇按照某一字段排序的情況下，都是按照打分的高低進行一個默認排序的，所以如果正式使用的話，必須對默認排序的打分策略有一個詳細的了解才可以，否則被問起來為什么這個在前面，那個在后面不好辦，因此對Elasticsearch的打分策略詳細的看了下，雖然說還不是了解的很全部，但是大部分都看的差不多了，結合理論以及搜索的結果，做一個簡單的介紹

二、Elasticsearch的打分公式

Elasticsearch的默認打分公式是lucene的打分公式，主要分為兩部分的計算，一部分是計算query部分的得分，另一部分是計算field部分的得分，下面給出ES官網給出的打分公式：

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score(q,d) =

queryNorm(q)

· coord(q,d)

· ∑ (

tf(t in d)

· idf(t)2

· t.getBoost()

· norm(t,d)

) (t in q)

在此給每一個部分做一個解釋

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queryNorm(q)：

對查詢進行一個歸一化，不影響排序，因為對于同一個查詢這個值是相同的，但是對term于ES來說，必須在分片是1的時候才不影響排序，否則的話，還是會有一些細小的區別，有幾個分片就會有幾個不同的queryNorm值

queryNorm(q)=1 / √sumOfSquaredWeights?

上述公式是ES官網的公式，這是在默認query boost為1，并且在默認term boost為1 的情況下的打分，其中

sumOfSquaredWeights?=idf(t1)*idf(t1)+idf(t2)*idf(t2)+...+idf(tn)*idf(tn)

其中n為在query里面切成term的個數，但是上面全部是在默認為1的情況下的計算，實際上的計算公式如下所示：

coord(q,d):

coord(q,d)是一個協調因子它的值如下：

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coord(q,d)=overlap/maxoverlap

其中overlap是檢索命中query中term的個數，maxoverlap是query中總共的term個數，例如查詢詞為“無線通信”，使用默認分詞器，如果文檔為“通知他們開會”，只會有一個“通”命中，這個時候它的值就是1/4=0.25

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tf(t in d):

即term t在文檔中出現的個數，它的計算公式官網給出的是：

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tf(t in d) = √frequency

即出現的個數進行開方，這個沒什么可以講述的，實際打分也是如此

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idf(t):

這個的意思是出現的逆詞頻數，即召回的文檔在總文檔中出現過多少次，這個的計算在ES中與lucene中有些區別，只有在分片數為1的情況下，與lucene的計算是一致的，如果不唯一，那么每一個分片都有一個不同的idf的值，它的計算方式如下所示：

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idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))

其中，log是以e為底的，不是以10或者以2為底，這點需要注意，numDocs是指所有的文檔個數，如果有分片的話，就是指的是在當前分片下總的文檔個數，docFreq是指召回文檔的個數，如果有分片對應的也是在當前分片下召回的個數，這點是計算的時候與lucene不同之處，如果想驗證是否正確，只需將分片shard的個數設置為1即可。

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t.getboost():

對于每一個term的權值，沒仔細研究這個項，個人理解的是，如果對一個field設置boost，那么如果在這個boost召回的話，每一個term的boost都是該field的boost

norm(t,d):

對于field的標準化因子，在官方給的解釋是field越短，如果召回的話權重越大，例如搜索無線通信，一個是很長的內容，但都是包含這幾個字，但是并不是我們想要的，另外一個內容很短，但是完整包含了無線通信，我們不能因為后面的只出現了一次就認為權重是低的，相反，權重應當是更高的，其計算公式如下所示：

其中d.getboost表明如果該文檔權重越大那么久越重要

f.getboost表明該field的權值越大，越重要

lengthnorm表示該field越長，越不重要，越短，越重要，在官方文檔給出的公式中，默認boost全部為1，在此給出官方文檔的打分公式：

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norm(d) = 1 / √numTerms

該值在計算的時候總是無法對上，查詢網上的資料說是在打分的時候將結果先進行壓縮，然后解壓縮，所以結果跟原始值對不上，個人理解有點像量化的過程，因為在實際explain的時候發現該值有一定的規律性

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三、實際的打分explain

在實際的時候，例如搜索“無線通信”，如下圖所示，因為一些私人原因，將一些字段打碼，查詢的時候設置explain為true，如下圖所示：

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因為使用的是默認的分詞器，所以最后的結果是將“無線通信”分成了四個字，并且認為是四個term來進行計算，最后將計算的結果進行相加得到最后的得分0.7605926，這個分數是“無”的得分+“線”的得分+“通”的得分+“信”的得分，四個term的得分如下圖所示：

最后的得分是0.7605926=0.118954286+0.1808154+0.14515185+0.31567，與上述符合，因為四個詞都出現了所以在這里面的coord=1,總分數的計算知道后，我們單看每一部分的得分的計算，以“無”為例進行介紹：

其中每一個term內部分為兩部分的分數，一部分是queryweight，一部分是fieldweight，其中總分數=queryweight*fieldweight

例如此處queryweight=0.51195854，fieldWeight=0.2323514，所以總的分數就是0.118954286

queryweigth計算：

對于queryweight部分的計算分為兩個部分idf和querynorm，其中idf的值是2.8618271，這個值是如何計算的呢

idf=1+ln(1995/(309+1))=2.8618271,說明在分片四里面共有1995個文檔，召回了包含“無”的309個文檔，因此為這個值

querynorm部分的計算：根據上面“無”“線”“通”“信”四個的分數計算，可以看到，idf的值分別為

無：2.8618271

線：3.1053379

通：2.235371

信：2.901306

所以按照計算公式

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querynorm=1 / √2.8618271*2.8618271+3.1053379*3.1053379+2.235371*2.235371+2.901306*2.901306=0.1788922

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所以queryweight部分的值是0.1788922*2.8618271=0.51195854

再次總結下此處的公式：queryweight=idf*queryNorm(d)

fieldweight部分計算：

idf的計算上邊已經算過，在此不詳細敘述

tf的值是在此處出現3次，所以為√3=1.7320508

fieldnorm的值不知道如何計算，按照公式計算不出來explain的值，網上資料說是編解碼導致的，哪位朋友知道如何計算麻煩回復下，多謝

總結下fieldweight部分的計算公式：fieldweight=idf*tf*fieldnorm=1.7320508*2.8618271*0.046875=0.2323514

所以總體的計算就是

score=queryweight*fieldweight=idf*queryNorm(d)*idf*tf*fieldnorm=coord*queryNorm(d)*tf*idf^2*fieldnorm

四、參考文檔

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#field-norm

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Elasticsearch】打分策略详解与explain手把手计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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