前言

Elasticsearch 是基于 Lucene 的世界范圍內(nèi)最流行的全文檢索框架，其文檔相似度算法包含 TF/IDF 和 BM25，從 ES 5.0開始 BM25 算法已經(jīng)成為 ES 默認的相似度評分模塊。

TF-IDF 與 BM25 的區(qū)別

TF-IDF 和 BM25 都是計算文本相似性的常用算法。TF-IDF 的計算方法簡單，計算復雜度低，但對高頻詞不敏感，參數(shù)難以調(diào)節(jié)。BM25 是在 TF-IDF 的基礎上進行改進的，它考慮了文檔的長度和查詢詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，在大多數(shù)情況下都能夠產(chǎn)生比 TF-IDF 更準確的相關性評分

TF-IDF 和 BM25 的主要區(qū)別在于計算方法的不同。TF-IDF 的計算方法為：

TF-IDF(t,d) = TF(t,d) * IDF(t)

其中：

• TF(t,d) 表示詞 t 在文檔 d 中的詞頻
• IDF(t) 表示詞 t 的逆文檔頻率

BM25 的計算方法為：

BM25(t,d) = (k1 + 1) * TF(t,d) / (k1 * (1 - b + b * df / docLength) + TF(t,d))

其中：

• k1 是控制詞頻對權重的貢獻的參數(shù)
• b 是控制逆文檔頻率對權重的貢獻的參數(shù)
• d 是控制文檔長度對權重的貢獻的參數(shù)

TF-IDF 和 BM25 的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

• 參數(shù)數(shù)量：TF-IDF 只需要一個參數(shù)，即逆文檔頻率。BM25 需要三個參數(shù)，即 k1、b 和 d，可以根據(jù)實際需求進行調(diào)節(jié)，以提高相關性評分的準確性
• 計算復雜度：TF-IDF 的計算復雜度為 O(n)，其中 n 是文檔中的詞數(shù)。BM25 的計算復雜度與 TF-IDF 相當，即 O(n)。
• 相關性評分：BM25 在大多數(shù)情況下都能夠產(chǎn)生比 TF-IDF 更準確的相關性評分。

評分在查詢業(yè)務場景中的應用

在實際業(yè)務中，有關查詢場景的評分可以分為如下四類：

不關注評分

這類場景下，純粹把 ES 當作檢索庫使用，不關注相似度評分，那么可以使用 constant query 或者使用 bool query 中的 filter 來進行過濾即可，這樣可以提高檢索性能

默認評分

默認評分，也就是框架默認評分。這類場景下，僅使用最簡單的查詢方式，比如 查詢 name:"tom"，并沒有人為額外干預評分的機制，僅靠默認的評分算法的得到 rank 列表 ，做為檢索結果

業(yè)務評分 + 框架評分

此種場景下比較常見，比如查詢 name:"tom"^10 name:"cat"^5, 或者更加復雜的結合通過 Function Score Query 來完成更加復雜的業(yè)務

僅業(yè)務評分

這種場景下，一般在推薦業(yè)務中比較常見，其完全忽略框架的評分策略，而采納業(yè)務方或者產(chǎn)品方定義的評分規(guī)則，實現(xiàn)起來一般比較復雜，看一個例子：

GET /pi_ent_work/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"bool": {"must": [{"query_string": {"boost": 0, # 注意此處禁用框架評分"query": "prov:(33 OR 36)"}}], "must_not": [{"terms": {"id": ["123"]}}], "filter": [{"term": {"count": {"value": "1"}}}]}}, "score_mode": "sum", "boost_mode": "replace", "functions": [{"script_score": {"script": {"lang": "expression", # 完全采用自定義評分并與數(shù)據(jù)中的某個字段關聯(lián)"source": " _score*0.8 + doc['custom_score'].value*0.4"}}}, {"weight": 6, "filter": {"query_string": {"query": "prov:(33 OR 36)"}}}, {"weight": 4, "filter": {"query_string": {"query": " product_id:112900 "}}}, {"weight": 2, "filter": {"query_string": {"query": "price:[* TO 3]"}}}]}}, "size": 100, "_source": {"includes": ["id","_score","prov","product_id","custom_score","count"]}
}

上面的例子完全忽略了框架評分，而全部采用自己指定的規(guī)則評分，在 ES 中可以結合 Function Score Query來實現(xiàn)

總結

在實際工作中，搜索和推薦業(yè)務會比較依賴全文檢索框架，很多情況下框架的默認的評分機制并不能很好的滿足我們的需求，所以需要結合一些自定義評分策略來完善我們的 rank 效果