1.boolean model
类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc
query "hello world" --> 过滤 --> hello/world/hello&world
bool --> must/must not/should -->过滤-->包含/不包含/可能包含
doc -->不打分数-->正或反 true or false --> 为了减少后续要计算doc的数量,提升性能
2.TF/IDF
单个term在doc中的分数
query: hello world --> doc.content
doc1: java is my favourite programming language,hello world!!!
doc2: hello java, you are very good,oh hello world!!!
hello对doc1的评分
TF:term frequency
找到hello在doc1中出现了几次,1次,会根据出现的次数给个分数
一个term在一个doc中,出现的次数越多,name最后给的相关度评分就会越高
IDF: inversed document frequency
找到hello在所有的doc中出现的次数,3次
一个term在所有的doc中,出现的次数越多,那么最后给的相关度评分就会越低
length norm
hello搜索的那么field的长度,field长度越长,给的相关度评分越低,field长度越短,给的相关度评分越高
最后,会将hello这个term,对doc1的分数,综合TF,IDF,length norm,计算出来一个综合性的分数
hello world --> doc1 --> hello对doc1的分数,world对doc1的分数 --> 但是最后hello world query要对doc1有一个总的分数 --> vector space model
3.vector space model
多个term对一个doc的总分数
hello world --> es会根据hello world在所有doc中的评分情况,计算出一个query vector,query向量
