使用 Query_String 进行弹性搜索 Function_Score 查询答案

【问题标题】：Elastic Search Function_Score Query with Query_String使用 Query_String 进行弹性搜索 Function_Score 查询
【发布时间】：2016-12-07 15:01:49
【问题描述】：

我正在使用代码使用弹性搜索进行搜索：

es.search(index="article-index", fields="url", body={
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "keywordstr",
      "fields": [
        "text",
        "title",
        "tags",
        "domain"
      ]
    }
  }
})

现在我想在搜索评分中插入另一个参数——“recencyboost”。

我被告知 function_score 应该可以解决问题

res = es.search(index="article-index", fields="url", body={
  "query": {
    "function_score": {
      "functions": {
        "DECAY_FUNCTION": {
          "recencyboost": {
            "origin": "0",
            "scale": "20"
          }
        }
      },
      "query": {
        {
          "query_string": {
            "query": keywordstr
          }
        }
      },
      "score_mode": "multiply"
    }
  }
})

它给了我一个错误，字典 {"query_string": {"query": keywordstr}} 不可散列。

1) 我该如何解决这个错误？

2) 我怎样才能改变衰减函数，使其赋予更高的新近度提升更高的权重？

【问题讨论】：

标签： python elasticsearch pyelasticsearch

【解决方案1】：

您的搜索中似乎有一个额外的query（总共三个），这给了您一个不需要的顶级。您需要删除顶级 query 并将其替换为 function_score 作为顶级键。

res = es.search(index="article-index", fields="url", body={"function_score": {
    "query": {
        { "query_string": {"query": keywordstr} }
    },
    "functions": {
        "DECAY_FUNCTION": {
            "recencyboost": {
                "origin": "0",
                "scale": "20"
            }
        }
    },
    "score_mode": "multiply"
})

注意：score_mode 默认为"multiply"，未使用的boost_mode 也是如此，因此不需要提供它。

【讨论】：

【解决方案2】：

您不能将字典用作字典中的键。您在以下代码段中执行此操作：

"query": {
    {"query_string": {"query": keywordstr}}
},

以下应该可以正常工作

"query": {
    "query_string": {"query": keywordstr}
},

【讨论】：

【解决方案3】：

这样使用

     query: {
        function_score: {
          query: {
            filtered: {
              query: {
                bool: {
                   must: [
                      {
                        query_string: {
                          query: shop_search,
                          fields: [ 'shop_name']
                        },
                        boost: 2.0
                      },
                      {
                        query_string: {
                          query: shop_search,
                          fields: [ 'shop_name']
                        },
                        boost: 3.0
                      }
                  ]
                }
            },
            filter: {
      //          { term: { search_city:  }}
            }
          },
          exp: {
            location: {  
               origin: { lat:  12.8748964,
                lon: 77.6413239
              },
              scale: "10000m",
              offset: "0m",
              decay: "0.5"
            }
          }
  //        score_mode: "sum"
        }

【讨论】：