参考文档：http://luokr.com/p/7
ElasticSearch相关度是根据打分机制来计算的。对于每一条搜索结果都会计算出相应的得分，分数越高，代表相关度越高。BM25算法是ElstaticSearch默认的打分算法。
BM25算法通常用来作为搜索相关性评分：对查询经进行语素解析，生成语素气；然后，对于每个搜索结果d，计算每个语素气与d的相关性得分，最后，将气相对于d的相关性得分进行加权求和，从而得到查询与d的相关性得分。
BM25:
首先解析公式前半段：
科普：IDF又叫做逆向文档频率，意思就是 对于给定的文档集合（意思就是公文索引库），包含该关键字的文档越多，该关键字的权重越低（对于整个索引库来说，该关键字出现的次数越多，说明此关键字的参考价值越低）；
其中，Q表示查询，补气（就是把一句搜索的话分成若干个关键词）标识Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对查询的分词作为语素分析，每个词看成语素补气）；d标识一个搜索结果文档（就相当与一条搜索出来的公文），无线表示语素气的权重。
IDF（逆向文档频率）计算公式如下：
其中，N为索引中的全部文档数，N（QI）为包含了气（也就是关键字）的文档数。
再来看关键词与文档d的相关性得分R（气，d），也就是BM25算法的后半部分
其中，K1为调节因子，b=0.75，avgdl为所有文档的平均长度，dl为文档d的长度，从K的定义中可以看出，参数b的作用是调整文档长度对相关性影响的大小，b越大，文档长度的对相关性得分影响越大，而文档相对长度越长，K值将越大，则相关性的分会越小。
总结：
影响ElasticSearch得分因素：
1.词频，搜索关键词在文档d中出现的次数成正比
2.逆向文档频率，搜索关键词在索引库中出现的次数成反比
3.文档d的长度成反比
4.搜索语句在文档d中的匹配度成正比
