Elasticsearch 相似度评分模型介绍

前言

Elasticsearch 是基于 Lucene 的世界范围内最流行的全文检索框架，其文档相似度算法包含 TF/IDF 和 BM25，从 ES 5.0开始 BM25 算法已经成为 ES 默认的相似度评分模块。

TF-IDF 与 BM25 的区别

TF-IDF 和 BM25 都是计算文本相似性的常用算法。TF-IDF 的计算方法简单，计算复杂度低，但对高频词不敏感，参数难以调节。BM25 是在 TF-IDF 的基础上进行改进的，它考虑了文档的长度和查询词在文档中出现的次数，在大多数情况下都能够产生比 TF-IDF 更准确的相关性评分

TF-IDF 和 BM25 的主要区别在于计算方法的不同。TF-IDF 的计算方法为：

TF-IDF(t,d) = TF(t,d) * IDF(t)

其中：

• TF(t,d) 表示词 t 在文档 d 中的词频
• IDF(t) 表示词 t 的逆文档频率

BM25 的计算方法为：

BM25(t,d) = (k1 + 1) * TF(t,d) / (k1 * (1 - b + b * df / docLength) + TF(t,d))

其中：

• k1 是控制词频对权重的贡献的参数
• b 是控制逆文档频率对权重的贡献的参数
• d 是控制文档长度对权重的贡献的参数

TF-IDF 和 BM25 的区别主要体现在以下几个方面：

• 参数数量：TF-IDF 只需要一个参数，即逆文档频率。BM25 需要三个参数，即 k1、b 和 d，可以根据实际需求进行调节，以提高相关性评分的准确性
• 计算复杂度：TF-IDF 的计算复杂度为 O(n)，其中 n 是文档中的词数。BM25 的计算复杂度与 TF-IDF 相当，即 O(n)。
• 相关性评分：BM25 在大多数情况下都能够产生比 TF-IDF 更准确的相关性评分。

评分在查询业务场景中的应用

在实际业务中，有关查询场景的评分可以分为如下四类：

不关注评分

这类场景下，纯粹把 ES 当作检索库使用，不关注相似度评分，那么可以使用 constant query 或者使用 bool query 中的 filter 来进行过滤即可，这样可以提高检索性能

默认评分

默认评分，也就是框架默认评分。这类场景下，仅使用最简单的查询方式，比如 查询 name:"tom"，并没有人为额外干预评分的机制，仅靠默认的评分算法的得到 rank 列表 ，做为检索结果

业务评分 + 框架评分

此种场景下比较常见，比如查询 name:"tom"^10 name:"cat"^5, 或者更加复杂的结合通过 Function Score Query 来完成更加复杂的业务

仅业务评分

这种场景下，一般在推荐业务中比较常见，其完全忽略框架的评分策略，而采纳业务方或者产品方定义的评分规则，实现起来一般比较复杂，看一个例子：

GET /pi_ent_work/_search
{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [
                        {
                            "query_string": {
                                "boost": 0, # 注意此处禁用框架评分
                                "query": "prov:(33 OR 36)"
                            }
                        }
                    ], 
                    "must_not": [
                        {
                            "terms": {
                                "id": [
                                    "123"
                                ]
                            }
                        }
                    ], 
                    "filter": [
                        {
                            "term": {
                                "count": {
                                    "value": "1"
                                }
                            }
                        }
                    ]
                }
            }, 
            "score_mode": "sum", 
            "boost_mode": "replace", 
            "functions": [
                {
                    "script_score": {
                        "script": {
                            "lang": "expression", 
                            # 完全采用自定义评分并与数据中的某个字段关联
                            "source": " _score*0.8 + doc['custom_score'].value*0.4"
                        }
                    }
                }, 
                {
                    "weight": 6, 
                    "filter": {
                        "query_string": {
                            "query": "prov:(33 OR 36)"
                        }
                    }
                }, 
                {
                    "weight": 4, 
                    "filter": {
                        "query_string": {
                            "query": " product_id:112900 "
                        }
                    }
                }, 
                {
                    "weight": 2, 
                    "filter": {
                        "query_string": {
                            "query": "price:[* TO 3]"
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }, 
    "size": 100, 
    "_source": {
        "includes": [
            "id",
            "_score",
            "prov",
            "product_id",
            "custom_score",
            "count"
        ]
    }
}
 

上面的例子完全忽略了框架评分，而全部采用自己指定的规则评分，在 ES 中可以结合 Function Score Query来实现

总结

在实际工作中，搜索和推荐业务会比较依赖全文检索框架，很多情况下框架的默认的评分机制并不能很好的满足我们的需求，所以需要结合一些自定义评分策略来完善我们的 rank 效果