在Elasticsearch中，相关性（Relevance）和得分（Score）是搜索引擎技术中非常重要的概念，它们直接影响搜索结果的排序。
相关性（Relevance）
相关性是指搜索结果与用户查询的相关程度。对于用户而言，他们希望搜索结果尽可能与输入的查询意图相关。在Elasticsearch中，相关性是一个动态的概念，依据查询的内容和上下文的不同而变化。
得分（Score）
得分是Elasticsearch用来量化文档与查询相关性的一种机制。得分越高，表示文档与查询条件的相关性越强。Elasticsearch通过计算每个文档的得分来决定搜索结果的排序。
得分计算的方法
Elasticsearch默认使用BM25算法计算得分。BM25是一个基于词频和逆文档频率的算法，考虑了以下几个因素：
-
词频（TF）：在文档中，某个词出现的次数。一个常见的词在某个文档中出现得越多，说明该文档可能与该词更相关。
-
逆文档频率（IDF）：词在整个文档集中的稀有度。出现得少的词通常能提供更有针对性的相关性信息，因此IDF会提高这样的词的得分。
-
文档长度：短文档通常会比长文档得分高，因为长文档可能包含更多的噪音信息。BM25使用文档长度的均值和标准差来调整得分。
BM25的基本公式如下：
- TF(t,D)：在文档D中词t出现的次数。
- IDF(t)：词t的逆文档频率。
- ∣D∣：文档D的长度（字数）。
- avgdl：所有文档的平均长度。
- b和k1：调节参数，通常设置为 b=0.75和k1=1.2。
调整得分和相关性
在Elasticsearch中，可以通过以下方式调整得分和相关性：
-
使用权重：在查询中可以为某些字段设置较高的权重，以提高其对结果的重要性。
-
自定义评分：使用Function Score的查询功能，应用自定义的得分算法调整默认得分。
-
规范化得分：通过自定义的打分功能，可以根据特定业务逻辑调整文档得分，确保更符合用户的需求。
