摘要
本篇文章将深入探讨 Elasticsearch 中的打分原理，重点介绍了默认的相关性算法 BM25 的基本概念和计算方式。了解 Elasticsearch 打分原理对于优化搜索结果排序和相关性评分具有重要意义。
引言
在信息爆炸的时代，快速准确地搜索和排序数据是搜索引擎的核心任务之一。Elasticsearch 作为一种强大的全文搜索引擎，采用了相关性算法来计算搜索结果的打分，以确定搜索结果的排序顺序。深入理解 Elasticsearch 的打分原理将帮助我们更好地优化搜索体验和结果。
相关性算法：BM25
Elasticsearch 使用 BM25（Best Matching 25）作为默认的相关性算法。BM25 是一种基于词项频率（TF）和逆文档频率（IDF）的打分算法。下面我们将详细介绍 BM25 算法的计算过程。
词项频率（TF）
词项频率衡量了搜索词在文档中的重要性。TF 值表示搜索词在文档中出现的频率。在计算 TF 时，经常使用对数级别的加权，以避免过度强调高频词汇的重要性。
逆文档频率（IDF）
逆文档频率衡量了搜索词的普遍重要性。IDF 值反映了搜索词在整个文档集合中的稀缺性，即搜索词对于整个文档集合的重要性。IDF 值的计算通常使用对数级别的加权。
综合计算
BM25 算法将 TF 和 IDF 结合起来计算文档的相关性评分。具体的计算公式如下：
score(D, Q) = ∑( ( (k1 + 1) * tf(t, D) ) ( k1 * ( (1 - b) + b * (docLen(D) avgDocLen) ) + tf(t, D) ) * idf(t) )
其中
score(D, Q)是文档D与查询Q的相关性评分。
tf(t, D)是词项t在文档D中的词项频率。
idf(t)是词项t的逆文档频率。
k1和b是调整参数，可根据需求进行调整。
docLen(D)是文档D的长度。
avgDocLen是平均文档长度。
打分示例
为了更好地理解打分过程，我们以一个简单的示例进行演示。假设有三个文档，包含搜索词 "elasticsearch"：
文档ID | 文档内容 |
1 | Elasticsearch 是一个搜索引擎 |
2 | Elasticsearch 是开源的 |
3 | Elastic 是一个弹性搜索引擎 |
我们使用 BM25 算法来计算每个文档与搜索词的相关性评分。假设参数 k1=1.2，b=0.75，平均文档长度为5。
按照 BM25 算法的计算公式，我们可以得到以下结果：
文档ID | 相关性评分 |
1 | 2.286 |
2 | 1.547 |
3 | 0.000 |
从结果可以看出，文档1的相关性评分最高，因为它包含了完整的搜索词 "elasticsearch"，而文档3则没有相关的搜索词。
结论
Elasticsearch 使用 BM25 作为默认的相关性算法来计算搜索结果的相关性评分。BM25 考虑了搜索词在文档中的频率和在整个文档集合中的稀缺性，通过 TF和 IDF 的综合计算来确定文档的相关性评分。了解 Elasticsearch 的打分原理将帮助我们优化搜索结果的排序和相关性评分，提升搜索体验和结果的准确性。
