在Elasticsearch中，自定义评分可以通过多种方式实现。以下是一些常用的方法：
- 使用Function Score Query
Function Score Query是Elasticsearch中一个强大的查询，它允许你对查询结果进行自定义的评分计算。
GET /_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"message": "elasticsearch"
}
},
"functions": [
{
"filter": {
"match": {
"title": "function score"
}
},
"weight": 2
}
],
"boost_mode": "multiply"
}
}
}- 使用Script Score
Script Score允许你在查询时使用自定义的脚本来计算每个文档的得分。
GET /_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"message": "elasticsearch"
}
},
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['my_field'].value * params.my_multiplier",
"params": {
"my_multiplier": 2
}
}
}
}
}
}- 使用Custom Similarity
Custom Similarity是Elasticsearch中一个强大的特性，它允许你自定义文档相似度的计算方式。
首先，你需要定义一个Custom Similarity，然后将其应用到某个字段。
PUT /my_index
{
"settings": {
"similarity": {
"my_similarity": {
"type": "IB",
"distribution": "LL"
// 更多的参数设置
}
}
},
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"similarity": "my_similarity"
}
}
}
}
}- 使用Rescoring
Rescoring是一个强大的功能，它允许你重新评分已经得分的结果。
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"message": "elasticsearch"
}
},
"rescore": {
"window_size": 100,
"query": {
"rescore_query": {
"score_mode": "multiply",
"query": {
"function_score": {
"functions": [
{
"filter": {
"match": {
"title": "rescoring"
}
},
"weight": 2
}
]
}
}
}
}
}
}以上就是Elasticsearch自定义评分的几种方法，具体使用哪种方法取决于你的具体需求。