【Elasticsearch】自定义相似性算法

在 Elasticsearch 中，可以通过自定义相似度算法来优化搜索结果的相关性。以下是几种常见的自定义相似度算法的方法：

 

1. 使用内置相似度算法

Elasticsearch 默认使用 BM25 算法，但也可以切换到其他内置的相似度算法，如 TF-IDF 或布尔相似度。例如：

 

```json

PUT /my_index

{

  "settings": {

    "similarity": {

      "my_similarity": {

        "type": "classic", // 使用 TF-IDF 算法

        "discount_overlaps": false

      }

    }

  },

  "mappings": {

    "properties": {

      "content": {

        "type": "text",

        "similarity": "my_similarity"

      }

    }

  }

}

```

 

2. 自定义 BM25 参数

可以通过调整 BM25 的参数（如 `k1` 和 `b`）来优化相似度计算。例如：

 

```json

PUT /my_index

{

  "settings": {

    "similarity": {

      "my_bm25": {

        "type": "BM25",

        "b": 0.5, // 文档长度归一化参数

        "k1": 1.5 // 饱和度参数

      }

    }

  },

  "mappings": {

    "properties": {

      "title": {

        "type": "text",

        "similarity": "my_bm25"

      }

    }

  }

}

```

 

3. 使用脚本自定义相似度算法

如果内置算法无法满足需求，可以通过脚本自定义相似度算法。例如，以下是一个自定义的 TF-IDF 算法：

 

```json

PUT /my_index

{

  "settings": {

    "similarity": {

      "scripted_tfidf": {

        "type": "scripted",

        "script": {

          "source": "double tf = Math.sqrt(doc.freq); double idf = Math.log((field.docCount+1.0)/(term.docFreq+1.0)) + 1.0; double norm = 1/Math.sqrt(doc.length); return query.boost * tf * idf * norm;"

        }

      }

    }

  },

  "mappings": {

    "properties": {

      "content": {

        "type": "text",

        "similarity": "scripted_tfidf"

      }

    }

  }

}

```

 

4. 使用其他内置算法

Elasticsearch 还支持其他内置算法，如 DFR、IB 和 LM Dirichlet。例如，使用 DFR 算法：

 

```json

PUT /my_index

{

  "settings": {

    "similarity": {

      "my_dfr_similarity": {

        "type": "DFR",

        "basic_model": "g",

        "after_effect": "l",

        "normalization": "h2",

        "normalization.h2.c": "3.0"

      }

    }

  },

  "mappings": {

    "properties": {

      "content": {

        "type": "text",

        "similarity": "my_dfr_similarity"

      }

    }

  }

}

```

 

注意事项

- 自定义相似度算法需要在创建索引时指定，无法直接修改已有字段的相似度算法。

- 如果需要调整已有索引的相似度算法，可以通过关闭索引、更新设置、重新开启索引的方式进行。

 

通过以上方法，可以根据具体需求自定义 Elasticsearch 的相似度算法，以优化搜索结果的相关性。