Elasticsearch 如何把评分限定在0到1之间？

在 Elasticsearch 中，​​评分​​（或打分）通常在查询过程中进行，以判断文档的相关性。

默认的打分机制使用的是 BM25，但你也可以通过自定义的打分查询（function_score）来​​自定义评分​​机制。然而，如果你想要将评分范围限定在0到1之间，你可能需要在查询中使用脚本来实现。

Elasticsearch 的评分主要关注的是相关性排序，而不是确切的评分值，因此如果你想要让 Elasticsearch 的评分等比例地映射到0和1之间，你需要使用一些形式的归一化或缩放方法。但这并不是 Elasticsearch 内置的功能，你需要自己来实现。

1、归一化解读

当我们谈论"归一化"时，我们指的是将数据集转换为一个共享的，标准化的比例或范围。这在数据分析和机器学习中非常常见，因为它能够帮助我们对不同的数据集进行公平的比较。

例如，假设你有两个数据集，一个是人们的身高（以厘米为单位），另一个是人们的体重（以千克为单位）。这两个数据集的范围和单位都不同。如果我们直接比较它们，就很难得出有意义的结论。然而，如果我们将两者都归一化到0和1之间，我们就可以更容易地比较和理解这两个数据集。

常见的归一化方法是使用最小值最大值归一化法（Min-Max Normalization）。我们会使用到以下公式：

其中​​Xmax​​​代表最大值、​​Xmin​​代表最小值。需要注意的是，当有新数据进来时，可能会改变最大值或最小值，这时候我们就需要重新定义式子中的Xmax和Xmin，以免导致错误。

参考：​​https://www.cupoy.com/collection/0000018008CD5D70000000046375706F795F72656C656173654355/00000181709BCC8F000000056375706F795F72656C656173654349​​

2、Elasticsearch 归一化

在这个 Elasticsearch 的案例中，我们正在讨论的是如何将评分（_score）归一化到0和1之间。

默认情况下，Elasticsearch 的评分可以在很大的范围内变化，这取决于很多因素，比如查询的复杂性，文档的数量，等等。如果我们想要更方便地比较和理解这些评分，我们可以将它们归一化，这样所有的评分都会在0和1之间。

简而言之，归一化就是将数据转换到一个统一的范围，这样我们就可以更容易地进行比较和理解。

归一化的方法取决于你知道评分范围的上下限，或者愿意接受一些近似值。一种可能的方法是，首先执行一个查询来获取最高和最低的评分，然后使用这些值来归一化其他查询的评分。

然而，需要注意的是，这种方法可能会产生不一致的结果，因为 Elasticsearch 的评分机制会考虑各种因素（如 tf-idf，字段长度等），并且对于不同的查询，最高和最低的评分可能会有所不同。

因此，归一化评分在 Elasticsearch 中是一个复杂的任务，可能需要在查询级别和/或应用级别进行处理。如果你正在设计一个系统，需要在0和1之间等比例地映射评分，那么可能需要重新考虑是否 Elasticsearch 的评分机制是最适合的方式，或者可能需要查找其他方法来补充或替代 Elasticsearch 的评分。

3、Elasticsearch 8.X 评分归一化

如果你想将 Elasticsearch 的评分等比例地映射到0和1之间，你首先需要知道可能的评分范围。这可能需要你先执行一个查询来找出可能的最高和最低分。以下是一个简单的示例。首先，我们做一个查询来找到评分范围：

GET /your_index/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "size": 1,
  "sort": [ { "_score": "desc" } ]
}

这个查询会返回评分最高的文档。你可以从返回的结果中找到 _score 字段，这就是最高的评分。你也可以通过将排序方向改为 "asc" 来找到最低的评分。然后，你可以用这些值来进行归一化。

假设你已经找到了最高评分 max_score 和最低评分 min_score，你可以在查询中使用一个脚本来进行归一化：

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match_all": {} },
      "script_score": {
        "script": {
          "source": "(_score - params.min) / (params.max - params.min)",
          "params": {
            "max": max_score,
            "min": min_score
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个查询中，我们使用了一个脚本，这个脚本会将原始评分 (_score) 归一化到0和1之间。注意，你需要将 max_score 和 min_score 替换为你在前面的查询中找到的值。

请注意，这只是一个简单的示例，并且这种方法有一些限制。例如，最高和最低的评分可能会随着索引的更新而改变。你可能需要定期更新这些值，或者在每次查询时都计算这些值，这可能会影响查询的性能。

此外，这个脚本假设评分总是在 min_score 和 max_score 之间。如果有新的文档或查询导致评分超出了这个范围，那么这个脚本可能会返回小于0或大于1的值。

在使用这个方法时，你需要考虑这些限制，并根据你的实际情况进行调整。

4、Elasticsearch 8.X 归一化实操

接下来我们通过一个实际的操作示例来演示这个过程。

4.1 获取最大评分

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "_source": [""],
  "query": {
    "match": {
      "customer_full_name": "Underwood"
    }
  },
  "size": 10,
  "sort": [
    {
      "_score": "desc"
    }
  ]
}

得到结果：4.4682097。

4.2 获取最小评分

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "_source": [""],
  "query": {
    "match": {
      "customer_full_name": "Underwood"
    }
  },
  "size": 10,
  "sort": [
    {
      "_score": "asc"
    }
  ]
}

得到结果：3.731265。

4.3 计算到0-1之间的评分

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "_source": [
    ""
  ],
  "sort": [
    {
      "_score": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ],
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match": {
          "customer_full_name": "Underwood"
        }
      },
      "script": {
        "source": "(_score - params.min) / (params.max - params.min)",
        "params": {
          "max": 4.4682097,
          "min": 3.731265
        }
      }
    }
  }
}

通过这些步骤，我们就可以实现在 Elasticsearch 中将评分等比例地映射到0和1之间。

但是，这种方法有其局限性和挑战，需要根据实际情况进行调整和优化。

5、小结

本文详细讨论了在Elasticsearch中实现评分归一化的方法。

这涉及到获取最高和最低评分，然后通过查询中的脚本进行归一化处理。虽然此方法在将评分等比例映射到0和1之间上有所作用，但存在诸如评分范围随索引更新而变化，新的文档或查询可能引发评分超出预设范围等限制。

因此，虽然本文给出了具体的操作示例，但在实际应用中，用户需要根据具体情况灵活调整和优化。

文章转载自公众号：铭毅天下Elasticsearch