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一. 数据导入

本文中提到了一些数据集下载链接，包括通过CSN下载测试数据集和通过ClueBenchmark搜索更多数据集。这些链接可能包含丰富的文档资料，可供数据分析和测试使用。

二. 创建索引

创建Elasticsearch索引时，需注意以下设置和映射：

# GET http://192.168.16.128:9200/es_news/_settings{    "number_of_shards": 1,    "number_of_replicas": 0}

# POST http://192.168.16.128:9200/es_news/_mapping{    "dynamic": true,    "properties": {        "id": {            "type": "long"        },        "title": {            "type": "text",            "analyzer": "ik_max_word",            "search_analyzer": "ik_smart"        },        "content": {            "type": "text",            "analyzer": "ik_smart"        },        "shortname": {            "type": "text",            "analyzer": "ik_max_word"        },        "location": {            "type": "geo_point"        }    }}

接着，可以通过POST请求添加自定义数据：

# POST http://192.168.16.128:9200/es_news/_doc{    "title": "我中了一个奖品",    "content": "奖品内容是苹果电脑",    "location": "88.884874,29.263792",    "shortname": "日喀则"}

三. 相关性评分

每个文档都有一个相关性评分字段_score，其计算基于TF/IDF算法，具体包括以下部分：

通过设置explain: true可以详细查看评分计算过程：

# GET http://192.168.16.128:9200/es_news/_search{    "explain": "true",    "query": {        "match": {            "content": "奖品"        }    }}

四. 打分控制

为了满足具体需求，可以对评分进行更详细的控制：

{    "query": {        "multi_match": {            "query": "奖品",            "fields": ["content", "title^2"]        }    }}

2. 点赞数打分：使用function-score进行评分调整：

# PUT http://blogposts/post/1{    "title": "关于热度",    "content": "在这篇文章中我们将讨论……",    "votes": 6}

# GET http://blogposts/post/_search{    "query": {        "function_score": {            "query": {                "multi_match": {                    "query": "popularity",                    "fields": ["title", "content"]                }            },            "field_value_factor": {                "field": "votes",                "modifier": "log1p"            }        }    }}

3. 点赞数平滑处理：通过modifier进行平滑：

{    "query": {        "function_score": {            "query": {                "multi_match": {                    "query": "popularity",                    "fields": ["title", "content"]                }            },            "field_value_factor": {                "field": "votes",                "modifier": "log1p",                "factor": 2            }        }    }}

4. 点赞数更平滑：

   • 使用log1p或square等修饰语，以平滑评分变化。

5. 更精细的控制：

   • 通过function_score中的functions数组，结合linear、exp或gauss函数，对具体字段进行评分衰减。

# GET http://_search{    "query": {        "function_score": {            "functions": [                {                    "gauss": {                        "location": {                            "origin": {                                "lat": 51.5,                                "lon": 0.12                            },                            "offset": "2km",                            "scale": "3km"                        }                    }                },                {                    "gauss": {                        "price": {                            "origin": "50",                            "offset": "50",                            "scale": "20"                        }                    }                },                {                    "weight": 2                }            ]        }    }}

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通过以上方法，可以根据具体需求灵活调整Elasticsearch的相关性评分，以优化搜索结果。

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