ES相关度评分有三个参数不太明白，我录入了两条数据，分别为：
{"id":"2","enName":"bad apple can't be eaten"}、{"id":"1","enName":"bad apple"}，
根据相关资料，一个字段包含的词项数越少，得分越高，所以我以为搜索"apple"的时候，id为1的数据得分会高于id为2的数据，但是最终结果两条数据得分一致。查看词频(TF)打分公式(freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength))，发现fieldLength和avgFieldLength始终相等，这导致不管字段有多长，最终值都是1.0，这是怎么回事呢？另外查看逆文档频率(IDF)，发现语料库的文档总数(docCount)和包含该词的文档数(docFreq)也永远为1.0。各位大佬有知道怎么回事的吗？
{"id":"2","enName":"bad apple can't be eaten"}、{"id":"1","enName":"bad apple"}，
根据相关资料，一个字段包含的词项数越少，得分越高，所以我以为搜索"apple"的时候，id为1的数据得分会高于id为2的数据，但是最终结果两条数据得分一致。查看词频(TF)打分公式(freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength))，发现fieldLength和avgFieldLength始终相等，这导致不管字段有多长，最终值都是1.0，这是怎么回事呢？另外查看逆文档频率(IDF)，发现语料库的文档总数(docCount)和包含该词的文档数(docFreq)也永远为1.0。各位大佬有知道怎么回事的吗？
6 个回复
ydzll
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hapjin
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laoyang360 - 《一本书讲透Elasticsearch》作者，Elastic认证工程师 [死磕Elasitcsearch]知识星球地址：http://t.cn/RmwM3N9；微信公众号：铭毅天下; 博客：https://elastic.blog.csdn.net
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God_lockin
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HelloClyde
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core_wzw - 某AILab搜索技术负责人
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所以，文档量少到一定程度时，有两种方式可以解决参数值不一致的问题：
（1）search_type=dfs_query_then_fetch，相当于计算时会去计算所有Shard上的参数值，实时计算取值，比较慢；
（2）preference=_primary，只在主分片上倒排求交，没有利用副本分片做计算，不算慢。
建议用第二种。