Elasticsearch - 在评分结果时找到最接近的数字

Question

我需要一种方法来匹配最接近的弹性搜索文档编号。

我想使用弹性搜索来过滤可量化的属性，并且已经能够使用 range 查询来实现硬限制，接受跳过该结果集之外的结果。我希望获得与多个过滤器匹配的最接近的结果。

const query = {
  query: {
    bool: {
      should: [
        {
          range: {
            gte: 5,
            lte: 15
          }
        },
        {
          range: {
            gte: 1979,
            lte: 1989
          }
        }
      ]
    }
  }
}
const results = await client.search({
  index: 'test',
  body: query
})

假设我有一些包含年份和销售额的文件。在 sn-p 中是如何在 javascript 中完成的一个小例子。它遍历整个列表并计算一个分数，然后根据该分数对它们进行排序，绝不会过滤掉结果，它们只是按相关性组织。

const data = [
  { "item": "one", "year": 1980, "sales": 20 },
  { "item": "two", "year": 1982, "sales": 12 },
  { "item": "three", "year": 1986, "sales": 6 },
  { "item": "four", "year": 1989, "sales": 4 },
  { "item": "five", "year": 1991, "sales": 6 }
]

const add = (a, b) => a + b


const findClosestMatch = (filters, data) => {
 const scored = data.map(item => ({
    ...item,
    // add the score to a copy of the data
    _score: calculateDifferenceScore(filters, item)
  }))
  // mutate the scored array by sorting it
  scored.sort((a, b) => a._score.total - b._score.total)
  return scored
}

const calculateDifferenceScore = (filters, item) => {
  const result = Object.keys(filters).reduce((acc, x) => ({
    ...acc,
    // calculate the absolute difference between the filter and data point
    [x]: Math.abs(filters[x] - item[x])
  }), {})
  // sum the total diffences
  result.total = Object.values(result).reduce(add)
  return result
}

console.log(
  findClosestMatch({ sales: 10, year: 1984 }, data)
)

<script src="https://codepen.io/synthet1c/pen/KyQQmL.js"></script>

我试图在弹性搜索中实现相同的目标，但在使用 function_score 查询时没有运气。例如

const query = {
  query: {
    function_score: {
      functions: [
        {
          linear: {
            "year": {
              origin: 1984,
            },
            "sales": {
              origin: 10,
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
const results = await client.search({
  index: 'test',
  body: query
})

没有要搜索的文本，我只用它来按数字过滤，我做错了什么还是这不是弹性搜索的用途，还有更好的选择吗？

使用上述每个文档仍然有一个默认分数，我无法获得任何过滤器来对分数应用任何修饰符。

感谢您的帮助，感谢我对 elasticsearch 的新用户链接到文档的文章或区域！

Answer 1

您的想法是正确的，您只是在查询中遗漏了几个字段以使其正常工作。

应该是这样的：

{
      "query": {
        function_score: {
            functions: [
                {
                    linear: {
                        "year": {
                            origin: 1984,
                            scale: 1,
                            decay: 0.999
                        },
                        "sales": {
                            origin: 10,
                            scale: 1,
                            decay: 0.999
                        }
                    }
                },
            ]
        }
    }
}

scale 字段是强制性的，因为它告诉 elastic 如何衰减分数，没有它，查询就会失败。

decay 字段不是强制性的，但是没有它，elastic 并不真正知道如何计算文档的新分数，因此它最终只会为原始范围 + 比例范围内的文档提供默认分数，而不是对我们有用。

source docs.

• 如果您想要得分最高的文档，我还建议您将结果大小限制为 1，否则您将添加一个排序阶段（在弹性或代码中）。

编辑：（避免空值）

您可以像这样在函数上方添加过滤器：

{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [
                        {
                            "bool": {
                                "filter": [
                                    {
                                        "bool": {
                                            "must": [
                                                {
                                                    "exists": {
                                                        "field": "year"
                                                    }
                                                },
                                                {
                                                    "exists": {
                                                        "field": "sales"
                                                    }
                                                },
                                            ]
                                        }
                                    }
                                ]
                            }
                        },
                        {
                            "match_all": {}
                        }
                    ]
                }
            },
            "functions": [
                {
                    "linear": {
                        "year": {
                            "origin": 1999,
                            "scale": 1,
                            "decay": 0.999
                        },
                        "sales": {
                            "origin": 50,
                            "scale": 1,
                            "decay": 0.999
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

请注意，我在使用 match_all 查询时遇到了一些小问题，这是由于过滤器查询将分数设置为 0，因此通过使用 match all 查询，我将所有匹配文档的分数重置回 1。

这也可以通过更改功能以更“适当”的方式实现，这是我选择不采用的路径。