本文主要是介绍Elasticsearch(7) field_value_factor的使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
elasticsearch version： 7.10.1
field_value_factor 是 Elasticsearch 中用于计算基于字段值的函数评分的一部分，它允许你根据文档中某个字段的值来调整该文档的评分。
field_value_factor语法
{ "query": { "match_all": {} }, "function_score": { "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "popularity", "factor": 1, "modifier": "log1p", "missing": 1 } } ], "score_mode": "multiply", "boost_mode": "sum" }
}
{ "field_value_factor": { "field": "your_field_name", "factor": your_factor_value, "modifier": "none | log | log1p | log2p | square | sqrt | reciprocal", "missing": default_value_for_missing_field }
}
- field：这是你想要根据其值来调整评分的字段名。它应该是一个数值字段。
- factor：一个乘数，用于调整字段值对最终评分的影响。例如，如果你想要将字段值乘以 10 来增加其影响，你可以设置 factor 为 10。
- modifier：这是一个可选参数，它定义了如何修改字段值以计算其评分贡献。它可以是以下值之一：
none：不进行任何修改，直接使用字段值。
log：对字段值取自然对数。
log1p：对字段值加 1 后取自然对数，这可以防止对 0 或负数取对数。
log2p：对字段值加 1 后取以 2 为底的对数。
square：计算字段值的平方。
sqrt：计算字段值的平方根。
reciprocal：计算字段值的倒数。 - missing：当字段的值缺失或不存在时，使用的默认值。这确保即使某些文档缺少该字段，也可以计算一个评分。
field_value_factor案例
场景
我们想要根据产品的价格来调整搜索结果的评分。
索引创建
PUT /products
{ "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "price": { "type": "float" } } }
}
文档插入
POST /products/_doc/1
{ "title": "Product A", "price": 100.0
} POST /products/_doc/2
{ "title": "Product B", "price": 200.0
} POST /products/_doc/3
{ "title": "Product C", "price": 50.0
}POST /products/_doc/4
{ "title": "Product D", "price": 150.0
} POST /products/_doc/5
{ "title": "Product E", "price": 75.0
} POST /products/_doc/6
{ "title": "Product F", "price": 300.0
} POST /products/_doc/7
{ "title": "Product G", "price": 250.0
} POST /products/_doc/8
{ "title": "Product H", "price": 125.0
}
查询语句
GET /products/_search
{ "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "price", "factor": 1, "modifier": "none", "missing": 1 } } ], "score_mode": "multiply", "boost_mode": "replace" } }
}
这篇关于Elasticsearch(7) field_value_factor的使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
