ElasticSearch自定义算分排序（Function Score Query）

使用 function score query，可以修改文档的相关性算分 (query score)，根据新得到的算分排序。

Function Score Query

案例

Function Score Query

几种默认的计算分值的函数：

Weight:为每一个文档设置一个简单而不被规范化的权重
Field Value Factor:使用该数值来修改_socre,例如将"热度"和"点赞数"作为算分的参考因素
Random Score:为每一个用户使用一个不同的,随机算分结果
衰减函数:以某个字段的值为标准,距离某个值越近,得分越高
Script Score:自定义脚本完全控制所需逻辑

GET /hotel/_search

{

        "query":{

                "function_score": {

                        "query": { "match": {  "al":"外滩" } }, //原始查询条件，搜索文档并根据相关性打分(query score)

                        "functions":[

{
                                        "filter": { "term" : { "id":"1" }}, //过滤条件，符合条件的文档才会被重新算分

                                        "weight":10 // 算分函数，算分函数的结果称为function score，将来会与queryscore运算，得到新算分，常见的算分函数有:

                                                weight：给一个常量值，作为函数结果 (function score);

                                                field_value_factor：用文档中的某个字段值作为函数结果;

                                                random_score：随机生成一个值，作为函数结果;

                                                script_score：自定义计算公式，公式结果作为函数结果;

}

],
                        "boost_mode": "multiply" //加权模式，定义function score与query score的运算方式，包括：

                multiply：两者相乘。默认。

                replace：用function store 春换query score

                其它：sum、avg、max、min

                }

}

}

案例

题目1：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些？

分析如下

哪些文档需要算分加权?

        品牌为如家的酒店

算分函数是什么?

        weight就可以

加权模式是什么?

        求和

代码示例

GET /hotel/_search

{

        "query":{

                "function_score": {

                        "query":{          //...          },

                        "functions" : [ // 算分函数
{

                                        "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家

                                        "term": {

                                                "brand":"如家"

        }

},

                                "weight" : 2 // 算分权重为2

}

],
                        "boost_mode":"sum"                // 求和

}

}

}