想让搜索更精准？Elasticsearch自定义打分function_score玩转搜索！

2023-10-03 08:25:53

优化搜索结果排序：Elasticsearch 自定义打分功能

搜索相关性排序的局限

传统搜索引擎依赖相关性作为排序搜索结果的主要标准。然而，仅仅依靠相关性往往无法满足用户的多样化需求。不同场景下，用户希望根据不同的因素对结果进行排序。例如，在电商网站上，价格可能是一个关键因素，而在新闻网站上，时间可能是更重要的考量。

Elasticsearch 自定义打分的强大优势

Elasticsearch 的 function_score 查询提供了强大的自定义打分功能，允许您根据各种因素对搜索结果进行排序。这使您可以轻松地将价格、时间、用户评分等因素纳入排序过程中，从而让搜索结果更精准、更贴合用户的需求。

如何使用 Elasticsearch 自定义打分

步骤 1：定义权重因子

首先，为每个因素指定一个权重因子，以确定其在排序中的重要性。权重因子介于 0 到 1 之间，数字越大，因素越重要。

步骤 2：选择评分函数

接下来，选择一个评分函数来计算每个文档的得分。Elasticsearch 提供了多种评分函数，包括：

field_value_factor： 根据文档中某个字段的值进行评分。
term_frequency： 根据某个术语在文档中出现的频率进行评分。
idf： 根据某个术语在整个索引中的分布情况进行评分。

步骤 3：组合评分函数

您还可以将多个评分函数组合起来，以实现更复杂的评分逻辑。例如，您可以将 field_value_factor 和 term_frequency 结合起来，同时考虑文档中某个字段的值和某个术语的出现频率。

步骤 4：应用自定义打分

最后，在搜索查询中应用自定义打分。您可以使用 function_score 查询来指定权重因子、评分函数以及评分函数的组合方式。

案例：电商网站搜索结果排序实战

以下是一个电商网站搜索结果排序的实战案例：

您希望搜索结果按照以下规则排序：

价格越低，排名越高。
销量越高，排名越高。
用户评分越高，排名越高。

您可以使用以下 function_score 查询实现此排序规则：

{
  "function_score": {
    "query": {
      "match": {
        "title": "手机"
      }
    },
    "functions": [
      {
        "filter": {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 0,
              "lte": 1000
            }
          }
        },
        "weight": 1
      },
      {
        "filter": {
          "range": {
            "sales": {
              "gte": 0,
              "lte": 100
            }
          }
        },
        "weight": 2
      },
      {
        "filter": {
          "range": {
            "rating": {
              "gte": 0,
              "lte": 5
            }
          }
        },
        "weight": 3
      }
    ],
    "score_mode": "sum",
    "boost_mode": "multiply"
  }
}

在此查询中：

match 查询： 用于匹配标题中包含“手机”的文档。
range 查询： 用于过滤价格、销量和用户评分在指定范围内的文档。
weight： 指定每个评分函数的权重。
score_mode： 指定评分函数的组合方式。sum 表示将每个评分函数的得分相加，multiply 表示将每个评分函数的得分相乘。
boost_mode： 指定如何将自定义打分与相关性得分结合起来。multiply 表示将自定义打分与相关性得分相乘，sum 表示将自定义打分与相关性得分相加。