虾米&老黄牛

摘要： Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法，能够解释Document的Score是怎么得来的，具体每一部分的得分都可以详细地打印出来。这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法，并且结合Lucene的源码做一个解释。 首先是测试用例，我使用“北京东路”来检索一个 阅读全文

摘要： 顾名思义，most_field就是匹配词干的字段数越多，分数越高，也可设置权重boost。 下面是简易公式（详细评分算法请参考：http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50623948）： score=match_field1_score*boost+ma 阅读全文

摘要： cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法，这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很大的区别。 它将所有的字段视为一个大的字段，然后在任一字段中搜索每个词条。 operator：ope 阅读全文

摘要： 顾名思义，best_field就是获取最佳匹配的field，另个可以通过tie_breaker来控制其他field的得分，boost可以设置权重(默认都为1)。 下面从宏观上来讲的简单公式： score=best_field.score*boost+other_fields*boost.score* 阅读全文

摘要： 一、先摆需求： 1、中文搜索、英文搜索、中英混搜 如：“南京东路”，“cafe 南京东路店” 2、全拼搜索、首字母搜索、中文+全拼、中文+首字母混搜 如：“nanjingdonglu”，“njdl”，“南京donglu”，“南京dl”，“nang南东路”，“njd路”等等组合 3、简繁搜索、特殊符号 阅读全文

摘要： 在做搜索的时候，下拉联想词的搜索肯定是最常见的一个场景，用户在输入的时候，要自动补全词干，说得简单点，就是以...开头搜索，如果是数据库，一句SQL就很容易实现，但在elasticsearch如何实现呢？ 大家可能会立马想到用elasticsearch自带的suggest功能，确实，在一些初级应用场 阅读全文