elasticsearch[七]：ES评分规则详解[查询评分规则、自定义评分规则]

elasticsearch[七]：ES评分规则详解

一、需求

因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。

省流：无法确切统一化

二、ES 查询评分规则

之前有说过 ES 的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的 score 会比短文本搜索的 score 高很多：score = 单个分词评分之和，长文本对应的词更多那么 score 就会更多。

通过在查询中设置参数”explain”:true 来查看具体的分数来源 (explain的输出代价较大。它只是一个调试工具。不要让在生产中使用)：

2.1. 查询分数基本结构

request：

post http://localhost:9200/policy_index/_search

{
    "size": 20,
    "query": {
        "match": {
            "policyTitle": {
                "query": "青年大学习"
            }
        }
    },
    "explain": true
}

response：

可以看到结果集中的一条结果 explanation 中就是评分的具体信息：

score(总分)=15.48946=score_value(“青年”)+score_value(“大学”)

policyTitle 本身存入时和查询时使用的都是 ik_max_word 分词器 (不单独指定 search_analyzer 即查询默认使用 analyzer 对应的分词器)，为细粒度划分，“青年大学习” 被拆分为多个 (可以通过切换分词器或自定义专业词库的形式避免，这里仅做评分解析就不管了)

上面的查询结果中被拆分为青年 + 大学，根据分词结果，青年 + 学习也是可以被检索到的 (三者都有也行)：

即查询请求会根据分词器在 ES 内部被重写为以下结构：

"bool": {
      "should": [
        {"term": { "policyTitle": "青年" }},
        {"term": { "policyTitle": "大学" }},
        {"term": { "policyTitle": "学习" }}
      ]
    }
}

2.2. 单独分词分数

参考：

博客：https://www.cnblogs.com/wangchuanfu/p/7452809.html

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/relevance-intro.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/scoring-theory.html

单独查看第一篇文档中” 青年” 的得分：9.51721

score(freq=2.0), computed as boost * idf * tf from:

即 score=boost * idf * tf

具体参数：

(一)TF/IDF 评分模型

(1)tf-- 频率

该术语在本文档中出现的频率如何？次数越多，分数越高

如果您不关心术语在字段中出现的频率，而您只关心该术语是否存在，那么您可以在字段映射中禁用术语频率：

(2)idf-- 逆文档频率

该术语在集合中的所有文档中出现的频率是多少？次数越多，分数越低

(二) 向量空间评分模型

具体见官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/scoring-theory.html#vector-space-model

介绍：

向量空间模型提供了一种将多项查询与文档进行比较的方法。输出是一个单一的分数，表示文档与查询的匹配程度。为了做到这一点，模型将文档和查询都表示为向量。

向量实际上只是一个包含数字的一维数组，例如：

[1,2,5,22,3,8]

在向量空间模型中，向量中的每个数字都是一个词的权重，用词频 / 逆文档频率计算 (词语越稀有，权重越大)。

(虽然 TF/IDF 是计算向量空间模型项权重的默认方法，但它不是唯一的方法。其他模型如 Okapi-BM25 存在并且在 Elasticsearch 中可用。TF/IDF 是默认值，因为它是一种简单、高效的算法，可以产生高质量的搜索结果，并且经受住了时间的考验。)

待匹配内容会根据数组向量形成一条线，而文档中与其匹配的内容也会形成对应的线，那么线越靠近就说明结果越匹配。

(三) 实用评分函数

对于多项查询，Lucene 采用布尔模型、 TF/IDF 和向量空间模型，并将它们组合在一个高效的包中，一旦文档与查询匹配，Lucene 就会计算该查询的分数，并结合每个匹配项的分数。用于评分的公式称为实用评分函数。

score(q,d)  =  
            queryNorm(q)  
          · coord(q,d)    
          · ∑ (           
                tf(t in d)   
              · idf(t)2      
              · t.getBoost() 
              · norm(t,d)    
            ) (t in q)  
 
1.queryNorm--查询规范化因子
是对查询进行规范化的一种尝试，以便可以将一个查询的结果与另一个查询的结果进行比较。
尽管查询规范的目的是使不同查询的结果具有可比性，但效果并不理想。相关性_score的唯一目的是按照正确的顺序对当前查询的结果进行排序。您不应该尝试比较来自不同查询的相关性分数。
每个文档的查询规范化因子相同，无法更改。
 
2.coord--协调因子
用于奖励包含较高百分比查询词的文档。文档中出现的查询词越多，文档与查询匹配的可能性就越大，分数越高。
也就是同时包含“青年”“大学”“学习”的文档的分数不仅仅是三者相加的分数，而是会使用协调因子将分数乘以文档中匹配项的数量，然后除以查询中的项总数。
 
3.tf--词频
 
4.idf--逆文档频率
 
5.t.getBoost()--查询提升
用于增加查询中某个字段的重要性：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/query-time-boosting.html
 
6.norm--场长范数
字段有多长？字段越短，权重越高。
如果一个术语出现在一个短字段中，那么与同一个术语出现在一个更大的字段中相比，认为更匹配，分数更高。

• 总结

查询分数 = 分词分数之和

分词分数 = boost 提升 * tf 词语出现频率 * idf 词语在所有文档的此字段中出现频率，其他的参数根据需求设定

三、ES 自定义评分规则

即 function_score，这个之前有比较详细的讲解，更具体的案例应用和参数讲解见官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/function-score-query.html

在我的案例中使用的是在 policyTitle+textContent 中查询词语，并根据省份 + 分类得到一个比例与查询分数进行相乘的形式来计算 score，发送 query 请求并 explain 查看是否符合我们设定的需求：

总分：39.185825

1. 查询得分：10.312058

由词语在 policyTitle 和 textContent 中的分数之和组成，正常√

2. 自定义得分：3.8000002

由 script_score 和衰减函数 linear 的得分 2.8+1 组成，正常√

其中 script_score 由分类决定，如果分类与用户的用户画像分类匹配，返回指定权重的分数，用户画像由类似

{金融贸易 = 0.70000005, 医疗健康 = 0.1, 其他 = 0.1, 工业 = 0.1} 形式构成，说明用户常看金融类，那么金融类的得分会更高。

总分 = 查询得分 * 自定义得分，正常√，这样就会让符合条件的文档分数大幅提高

3. 测试

上面查询的是一个没有特别属性的中义词，会返回令人满意的结果，下面搜索一些具有特殊省份、分类的词语，观察 function_score 是否会因为设定的省份和分类而极大影响，导致返回不合理的结果。

(1) 特殊省份

根据分类判断，正常√

(2) 特殊分类

这里发现省份和分类的影响还是很大的

除非查询本身的分数很高，否则会更倾向于符合 function 中分类和省份的结果。。

搜索：工业废水

(3) 特殊省份 + 特殊分类

这里体现的更明显，由于省份分数为 0/1，在查询时甚至完全忽略省份，完全由分类决定

搜索：北京工业废水

考虑控制分类的返回值不超过 1.5，尽管用户可能在某一个分类中经常浏览，但是为了避免搜素结果过多的由分类决定而导致查询的结果不理想，于是进行一定的权重控制。控制不匹配分类等的最低返回值为 1，这样即使分类、省份都不匹配，如果查询得分很高依然不会受到太大影响，不至于让用户完全无法看到这样的结果。

这样一来，保证 function 无论如何在 1-2.5 之间。(考虑通过衰减因子改变省份的值，例如不再是 0/1，而是 0/0.5，从而减小省份的影响，形成 1-2 的 function 分数 – 最终选择的方案)

(4) 修改后再次查询

①特殊分类：工业废水

文档相关性占比很大，分类和省份占比 (1-2)

②特殊省份 + 特殊分类：北京工业废水

这里发现由于在文档中查询 “北京工业废水”，由于查询分数不会专注于“北京”，因此往往会按照“工业废水” 的高评分 * 自定义评分来得到高分，暂时想到的解决是：

1. 如果涉及特殊省份的查询，引导用户自己单独选中侧边栏的省份选项后再查询 (告知用户这样搜索效果更好)

2. 去除 TF 词频的影响，即不在意词语在文档中出现了多少次，只在意是否出现，那么就可以比较好的保证文档中能出现大部分的搜索语句，但是这个就涉及到用户希望出现的结果是什么样的，需要考虑。

四、总结

总之，score = 查询得分 (分词得分之和) 与自定义得分综合计算的结果，其中查询得分涉及比较多，不太好改，而且考虑到查询结果对不同用户的得分观感都是不一样的，不可能用匹配度之类的确切结果进行描述，于是选择以排名第一的结果为 100 分，将分数称为 “推荐指数” 等形式的主观词汇，当然后续根据用户体验还会尝试修改，目前想到的解决方案就是这样了。

参考链接：
https://blog.csdn.net/qq_51641196/article/details/130073774?spm=1001.2014.3001.5502