相关性和相关性算分

• 搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。 ES会对每个匹配查询条件的结果进行算分_score
• 打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES5之前，默认的相关性算分采用TF-IDF,现在采用BM25

词频 TF

• Term Frequency:检索词在一篇文档中出现的频率
  检索词出现的次数除以文档的总字数。

• 度量一条查询和记过文档相关性的简单方法：简单将搜索中每一个词的TF进行相加

• Stop Word
  “的”在文档中出现了很多次，但是对贡献相关度几乎没有用处，不应该考虑他们的TF

逆文档频率IDF

• DF:检索词在所有文档中出现的频率

• Inverse Document Frequency:简单说=log(全部文档数/检索词出现过的文档总数)

• TF-IDF 本质上就是将TF求和变成了加权求和
  

TF-IDF的概念

• TF-IDF被公认为是信息检索领域的最重要的发明
• 除了在信息检索，在文献分类和其他相关领域有着非常广泛的应用
• 现代搜索引擎，对TF-IDF进行了大量细微的优化

Lucene中的TF-IDF评分公式

BM25

• 从ES 5开始，默认算法改为BM 25
• 和经典的TF-IDF相比，当TF无限增加时，BM 25算分会趋于一个数值

Bootsing Relevance

• Boosting是控制相关度的一种手段
  索引，字段或查询自条件
• 参数boost的含义
  1. 当boost>1时，打分的相关度相对性提升
  2. 当0<boost<1时，打分的权重相对性降低
  3. 当boost<0时，贡献负分