面试题：ElasticSearch版本更替对搜索相关性算法的改变及应对策略

以 Elasticsearch 5.x 到 6.x 版本更新中相关性算法变化为例

相关性算法具体变化：
- 在 Elasticsearch 5.x 版本中，使用的是基于 TF/IDF （词频/逆文档频率）的经典算法来计算相关性得分。TF 衡量一个词在文档中出现的频率，IDF 衡量一个词在整个文档集合中的稀有程度。例如，如果一个词在某个文档中出现频率高（TF 高）且在整个索引中出现频率低（IDF 高），那么该词对这个文档的相关性得分贡献就大。
- 到了 6.x 版本，引入了 BM25（Best Matching 25）算法作为默认的相关性算法。BM25 是对 TF/IDF 算法的改进，它考虑了文档长度对相关性的影响。BM25 算法通过对 TF 进行更加复杂的计算，引入了两个参数 k1 和 b 来控制词频的饱和度以及文档长度的影响。例如，当 k1 值较大时，词频对得分的影响更平滑，避免了 TF 过高时得分过度增长的问题；b 参数用于调整文档长度对得分的影响程度，使得较长文档不会因为词频高而获得过高的得分，相对更公平地评估不同长度文档的相关性。
实际应用中搜索策略调整：
- 查询词处理：由于 BM25 对词频更敏感，对于一些高频词，可以适当降低其权重。例如，如果某些通用词在文档中频繁出现但对区分度贡献不大，可以在查询时使用 boost 参数降低这些词的权重。示例如下：

{
    "query": {
        "match": {
            "content": {
                "query": "高频词 重要词",
                "boost": {
                    "高频词": 0.5,
                    "重要词": 2
                }
            }
        }
    }
}

文档长度处理：了解 BM25 中 b 参数对文档长度的影响。如果业务场景中，较短文档更重要，可以适当减小 b 值，使得较短文档的得分相对更高；如果较长文档更有价值，可以适当增大 b 值。在 Elasticsearch 中，可以通过自定义相似度来调整 b 参数，示例如下：

{
    "settings": {
        "index": {
            "similarity": {
                "my_bm25": {
                    "type": "BM25",
                    "b": 0.75
                }
            }
        }
    }
}

然后在查询时指定使用这个自定义的相似度：

{
    "query": {
        "match": {
            "content": {
                "query": "查询内容",
                "similarity": "my_bm25"
            }
        }
    }
}

多字段搜索：在进行多字段搜索时，不同字段可能对相关性的贡献不同。可以根据业务需求，对不同字段设置不同的 boost 值。例如，对于标题字段可以给予较高的 boost 值，因为标题往往更能代表文档的主题。示例如下：

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "查询内容",
            "fields": [
                "title^3",
                "content"
            ]
        }
    }
}

通过以上这些搜索策略的调整，可以更好地适应 Elasticsearch 6.x 版本中 BM25 相关性算法的变化，保证搜索结果的准确性和有效性。

面试题：ElasticSearch版本更替对搜索相关性算法的改变及应对策略

知识考点

面试题答案

以 Elasticsearch 5.x 到 6.x 版本更新中相关性算法变化为例