ElasticSearchElasticSearch 中使用衰减函数来完美你的搜索结果

Posted 2021-06-30 九师兄

1.概述

转载：ElasticSearch 中使用衰减函数来完美你的搜索结果

最近的项目在原有的搜索需求增加功能

• ElasticSearch 7.6 （请注意，大版本不同可能参数不同）

原有搜索：简单的标题+正文 全文索引
新加功能：在原有的基础上，更加完善排序结果。可以由多种因素控制。发布时间（发布太久的了得分需下降）后台给予的权重值（权重值越高越好）热度

调研了一下文档，发现ElasticSearch完美支持这样的需求，只需要自己定义好递减函数即可。

ES 内置了衰减函数（Decay Function）的支持。对于数值、日期和地理位置类型，可以设置一个理想的值，如果实际的值越偏离这个理想值（无论是增大还是减小），就越不符合期望，分数就越低。

它支持如下参数：

• origin：原点，该字段最理想的值，这个值可以得到满分（1.0）
• offset：偏移量，与原点相差在偏移量之内的值也可以得到满分
• scale：衰减规模，当值超出了原点到偏移量这段范围，它所得的分数就开始进行衰减了，衰减规模决定了这个分数衰减速度的快慢
• decay：衰减值，该字段可以被接受的值（默认为 0.5），相当于一个分界点，具体的效果与衰减的模式有关

• linear 直线衰减，在 0 分外的值都是 0 分
• exp 衰减速度先快后慢
• gauss 衰减速度先慢后快再慢

我的参数配置如下：

{
    "query":{
        // 使用得分函数
        "function_score":{
            // 查询的关键字
            "query":{
                "multi_match":{
                    // 关键字
                    "query":"博客",
                    // title 的权重是 body 的 "10"倍，具体可自行查阅官方文档的计算方式
                    "fields":[
                        "title^10",
                        "body"
                    ]
                }
            },
            // 函数得分如何作用于原始得分（这里是相乘）
            "boost_mode":"multiply",
            // 函数的总得分（现在是所有得分累加）
            "score_mode":"sum",
            "functions":[
                // 使用高斯函数, 原始日期是 2020-04-27
                // 距离原始日期 30 天之内的都能得到满分（以前未来日期都算），也就是 1
                // 距离原始日期 30 ~ 90 天的使用高斯函数得分
                // 距离原始日期超过 90 天(30+60) 的都得最低分，也就是 0.5
                {
                    "gauss":{
                        "created_date":{
                            "origin":"2020-04-27",
                            "offset":"30d",
                            "scale":"60d",
                            "decay":0.5
                        }
                    },
                    "weight": 1
                },
                // 使用线性函数，所有参数和高斯一致，只不过衰减程度不一样
                // 值的注意的是线性函数有可能得 0 分
                {
                    "linear":{
                        "hot_value":{
                            "origin":100,
                            "offset":10,
                            "scale":50,
                            "decay": 0.5
                        }
                    },
                    // 可设置函数的权重
                    "weight": 2
                }
            ]
        }
    }
}

引用文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/query-dsl-function-score-query.html

知乎Live全文搜索之使用Elasticsearch全文搜索