使用邻近度提高相关度 | Elasticsearch: 权威指南

使用邻近度提高相关度 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

2025-10-25

请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。

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使用邻近度提高相关度编辑

虽然邻近查询很有用，但是所有词条都出现在文档的要求过于严格了。我们讨论 全文搜索 一章的控制精度也是同样的问题：如果七个词条中有六个匹配，那么这个文档对用户而言就已经足够相关了，但是 match_phrase 查询可能会将它排除在外。

相比将使用邻近匹配作为绝对要求，我们可以将它作为信号— 使用，作为许多潜在查询中的一个，会对每个文档的最终分值做出贡献 (参考多数字段)。

实际上我们想将多个查询的分数累计起来意味着我们应该用 bool 查询将它们合并。

我们可以将一个简单的 match 查询作为一个 must 子句。这个查询将决定哪些文档需要被包含到结果集中。我们可以用 minimum_should_match 参数去除长尾。然后我们可以以 should 子句的形式添加更多特定查询。每一个匹配成功的都会增加匹配文档的相关度。

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": { 
          "title": {
            "query":                "quick brown fox",
            "minimum_should_match": "30%"
          }
        }
      },
      "should": {
        "match_phrase": { 
          "title": {
            "query": "quick brown fox",
            "slop":  50
          }
        }
      }
    }
  }
}

	`must` 子句从结果集中包含或者排除文档。
	`should` 子句增加了匹配到文档的相关度评分。

我们当然可以在 should 子句里面添加其它的查询，其中每一个查询只针对某一特定方面的相关度。

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官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/proximity-relevance.html

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