面试题：ElasticSearch搜索评分机制之高级难度问题

Question

在ElasticSearch中，除了TF/IDF，还有哪些因素会显著影响搜索评分结果？请详细说明这些因素的工作原理以及它们之间是如何相互作用的。

Answer 1

1. 文档长度归一化（Document Length Normalization）
   • 工作原理：较短的文档通常在包含与查询相关的词时，会被认为相关性更高。因为同样数量的相关词出现在短文档中，意味着该文档更专注于这些主题。Elasticsearch通过对文档长度进行归一化来调整评分。例如，在计算词频（TF）时，会结合文档长度进行修正，词频相同的情况下，短文档的TF得分相对更高。假设文档A长度为100词，文档B长度为200词，都出现了5次某个关键词，文档A的TF相对得分会比文档B高。
   • 与其他因素相互作用：它与TF/IDF相互作用，在计算TF时考虑文档长度，使得TF得分更能反映文档与查询词的相关性。同时，在综合评分中，与其他影响因素如查询词权重等一起，共同决定最终的搜索评分。比如一个长文档虽然包含很多查询词，但由于文档长，经过长度归一化后，TF得分可能不如短文档，进而影响整体评分。
2. 字段权重（Field Weights）
   • 工作原理：不同字段对于搜索结果的重要性不同。用户可以为不同的字段设置权重，Elasticsearch在计算评分时，会根据设置的权重对不同字段中出现的查询词给予不同的权重。例如，在一个包含“标题”和“正文”字段的文档中，如果认为标题更重要，可以将标题字段的权重设置为高于正文字段。假设标题字段权重设为2，正文字段权重设为1，当查询词出现在标题中时，其对评分的贡献就是出现在正文中的两倍。
   • 与其他因素相互作用：与TF/IDF结合，在计算词频和逆文档频率时，会根据字段权重来调整得分。比如在高权重字段中出现的词，其TF得分和最终的综合得分都会相应提高。它也会影响文档长度归一化的效果，因为权重不同，即使文档长度相同，不同字段对整体评分的贡献也不同。
3. 查询词权重（Query Term Weights）
   • 工作原理：用户可以为查询中的不同词设置不同的权重。如果查询语句中有多个词，重要的词可以设置较高的权重。例如，查询“汽车 红色”，如果更关注“红色”这个词，可以给“红色”设置较高的权重。在评分计算时，权重高的词对文档评分的提升作用更大。
   • 与其他因素相互作用：与TF/IDF相互作用，高权重的词在计算TF/IDF得分时，其贡献更大。比如在计算词频时，权重高的词出现次数相同的情况下，其TF得分乘以较高的权重，会使最终得分更高。同时与字段权重也相互影响，如果一个高权重的查询词出现在高权重字段中，对文档评分的提升会更显著。
4. 邻近度（Proximity）
   • 工作原理：当查询包含多个词时，这些词在文档中的距离越近，文档与查询的相关性越高。例如，查询“苹果 手机”，如果在文档中“苹果”和“手机”紧挨着出现，那么该文档的评分会比这两个词相隔较远的文档评分高。Elasticsearch通过计算词与词之间的距离（例如词的位置差）来衡量邻近度，并据此调整评分。
   • 与其他因素相互作用：与TF/IDF结合，即使文档中TF/IDF得分相同，但词的邻近度不同，最终评分也会不同。邻近度高的文档会在综合评分中得到提升。与字段权重也有关，在高权重字段中词的邻近度对评分的影响更为明显，因为高权重字段本身对评分贡献大，词的邻近度进一步增强了该字段对整体评分的影响。