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【Elasticsearch集群】打分策略详解与explain手把手计算

2020-05-06 09:44:13 leiting (2977阅读)

标签 Elasticsearch

一、目的

一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍

二、Elasticsearch的打分公式

Elasticsearch的默认打分公式是lucene的打分公式,主要分为两部分的计算,一部分是计算query部分的得分,另一部分是计算field部分的得分,下面给出ES官网给出的打分公式:


score(q,d)  =
            queryNorm(q)
          · coord(q,d)
          · ∑ (
                tf(t in d)
              · idf(t)²
              · t.getBoost()
              · norm(t,d)
            ) (t in q)

在此给每一个部分做一个解释


queryNorm(q):

对查询进行一个归一化,不影响排序,因为对于同一个查询这个值是相同的,但是对term于ES来说,必须在分片是1的时候才不影响排序,否则的话,还是会有一些细小的区别,有几个分片就会有几个不同的queryNorm值

queryNorm(q)=1 / √sumOfSquaredWeights 

上述公式是ES官网的公式,这是在默认query boost为1,并且在默认term boost为1 的情况下的打分,其中

sumOfSquaredWeights =idf(t1)*idf(t1)+idf(t2)*idf(t2)+...+idf(tn)*idf(tn)

其中n为在query里面切成term的个数,但是上面全部是在默认为1的情况下的计算,实际上的计算公式如下所示:

20160202154047927.png

coord(q,d):

coord(q,d)是一个协调因子它的值如下:


coord(q,d)=overlap/maxoverlap

其中overlap是检索命中query中term的个数,maxoverlap是query中总共的term个数,例如查询词为“无线通信”,使用默认分词器,如果文档为“通知他们开会”,只会有一个“通”命中,这个时候它的值就是1/4=0.25


tf(t in d):

即term t在文档中出现的个数,它的计算公式官网给出的是:


tf(t in d) = √frequency

即出现的个数进行开方,这个没什么可以讲述的,实际打分也是如此


idf(t):

这个的意思是出现的逆词频数,即召回的文档在总文档中出现过多少次,这个的计算在ES中与lucene中有些区别,只有在分片数为1的情况下,与lucene的计算是一致的,如果不唯一,那么每一个分片都有一个不同的idf的值,它的计算方式如下所示:


idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))

其中,log是以e为底的,不是以10或者以2为底,这点需要注意,numDocs是指所有的文档个数,如果有分片的话,就是指的是在当前分片下总的文档个数,docFreq是指召回文档的个数,如果有分片对应的也是在当前分片下召回的个数,这点是计算的时候与lucene不同之处,如果想验证是否正确,只需将分片shard的个数设置为1即可。


t.getboost():

对于每一个term的权值,没仔细研究这个项,个人理解的是,如果对一个field设置boost,那么如果在这个boost召回的话,每一个term的boost都是该field的boost

norm(t,d):

对于field的标准化因子,在官方给的解释是field越短,如果召回的话权重越大,例如搜索无线通信,一个是很长的内容,但都是包含这几个字,但是并不是我们想要的,另外一个内容很短,但是完整包含了无线通信,我们不能因为后面的只出现了一次就认为权重是低的,相反,权重应当是更高的,其计算公式如下所示:

20160202160232205.png

20160202160247506.png

其中d.getboost表明如果该文档权重越大那么久越重要

f.getboost表明该field的权值越大,越重要

lengthnorm表示该field越长,越不重要,越短,越重要,在官方文档给出的公式中,默认boost全部为1,在此给出官方文档的打分公式:


norm(d) = 1 / √numTerms

该值在计算的时候总是无法对上,查询网上的资料说是在打分的时候将结果先进行压缩,然后解压缩,所以结果跟原始值对不上,个人理解有点像量化的过程,因为在实际explain的时候发现该值有一定的规律性


三、实际的打分explain

在实际的时候,例如搜索“无线通信”,如下图所示,因为一些私人原因,将一些字段打码,查询的时候设置explain为true,如下图所示:

20160202161443620.jpeg

因为使用的是默认的分词器,所以最后的结果是将“无线通信”分成了四个字,并且认为是四个term来进行计算,最后将计算的结果进行相加得到最后的得分0.7605926,这个分数是“无”的得分+“线”的得分+“通”的得分+“信”的得分,四个term的得分如下图所示:

20160202162331748.png

20160202162350170.png

20160202162402250.png

20160202162414873.png

最后的得分是0.7605926=0.118954286+0.1808154+0.14515185+0.31567,与上述符合,因为四个词都出现了所以在这里面的coord=1,总分数的计算知道后,我们单看每一部分的得分的计算,以“无”为例进行介绍:

20160202163128253.png

其中每一个term内部分为两部分的分数,一部分是queryweight,一部分是fieldweight,其中总分数=queryweight*fieldweight

例如此处queryweight=0.51195854,fieldWeight=0.2323514,所以总的分数就是0.118954286

queryweigth计算:

对于queryweight部分的计算分为两个部分idf和querynorm,其中idf的值是2.8618271,这个值是如何计算的呢

idf=1+ln(1995/(309+1))=2.8618271,说明在分片四里面共有1995个文档,召回了包含“无”的309个文档,因此为这个值

querynorm部分的计算:根据上面“无”“线”“通”“信”四个的分数计算,可以看到,idf的值分别为

无:2.8618271

线:3.1053379

通:2.235371

信:2.901306

所以按照计算公式


querynorm=1 / √2.8618271*2.8618271+3.1053379*3.1053379+2.235371*2.235371+2.901306*2.901306=0.1788922


所以queryweight部分的值是0.1788922*2.8618271=0.51195854

再次总结下此处的公式:queryweight=idf*queryNorm(d)

fieldweight部分计算:

idf的计算上边已经算过,在此不详细叙述

tf的值是在此处出现3次,所以为√3=1.7320508

fieldnorm的值不知道如何计算,按照公式计算不出来explain的值,网上资料说是编解码导致的,哪位朋友知道如何计算麻烦回复下,多谢

总结下fieldweight部分的计算公式:fieldweight=idf*tf*fieldnorm=1.7320508*2.8618271*0.046875=0.2323514

所以总体的计算就是

score=queryweight*fieldweight=idf*queryNorm(d)*idf*tf*fieldnorm=coord*queryNorm(d)*tf*idf^2*fieldnorm

四、参考文档

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html


https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#field-norm


https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948/


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