Запрос с признаком ранжирования

Для использования запроса rank_feature, ваш индекс должен включать отображение поля типа rank_feature или rank_features. Чтобы увидеть, как можно настроить индекс для запроса rank_feature, попробуйте следующий пример.

Создайте индекс test со следующими отображениями полей:

PUT /test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "pagerank": {
        "type": "rank_feature"
      },
      "url_length": {
        "type": "rank_feature",
        "positive_score_impact": false
      },
      "topics": {
        "type": "rank_features"
      }
    }
  }
}

Индексируйте несколько документов в индекс test.

PUT /test/_doc/1?refresh
{
  "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Summer_Olympics",
  "content": "Rio 2016",
  "pagerank": 50.3,
  "url_length": 42,
  "topics": {
    "sports": 50,
    "brazil": 30
  }
}

PUT /test/_doc/2?refresh
{
  "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brazilian_Grand_Prix",
  "content": "Formula One motor race held on 13 November 2016",
  "pagerank": 50.3,
  "url_length": 47,
  "topics": {
    "sports": 35,
    "formula one": 65,
    "brazil": 20
  }
}

PUT /test/_doc/3?refresh
{
  "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Deadpool_(film)",
  "content": "Deadpool is a 2016 American superhero film",
  "pagerank": 50.3,
  "url_length": 37,
  "topics": {
    "movies": 60,
    "super hero": 65
  }
}

Следующий запрос ищет 2016 и повышает оценки релевантности на основе pagerank, url_length и темы sports.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "content": "2016"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "rank_feature": {
            "field": "pagerank"
          }
        },
        {
          "rank_feature": {
            "field": "url_length",
            "boost": 0.1
          }
        },
        {
          "rank_feature": {
            "field": "topics.sports",
            "boost": 0.4
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Функция saturation выдает оценку, равную S / (S + pivot), где S — значение поля признака ранжирования, а pivot — настраиваемое опорное значение, так что результат будет меньше чем 0.5, если S меньше опорного, и больше чем 0.5 в противном случае. Оценки всегда (0,1).

Если признак ранжирования имеет отрицательное влияние на оценку, то функция будет вычисляться как pivot / (S + pivot), которая уменьшается по мере увеличения S.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "rank_feature": {
      "field": "pagerank",
      "saturation": {
        "pivot": 8
      }
    }
  }
}

Если значение pivot не указано, Elasticsearch вычисляет значение по умолчанию, равное приближенному геометрическому среднему всех значений признака ранжирования в индексе. Рекомендуется использовать это значение по умолчанию, если у вас не было возможности обучить хорошее опорное значение.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "rank_feature": {
      "field": "pagerank",
      "saturation": {}
    }
  }
}

Функция log выдает оценку, равную log(scaling_factor + S), где S — значение поля признака ранжирования, а scaling_factor — настраиваемый коэффициент масштабирования. Оценки не ограничены.

Эта функция поддерживает только признаки ранжирования, которые оказывают положительное влияние на оценку.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "rank_feature": {
      "field": "pagerank",
      "log": {
        "scaling_factor": 4
      }
    }
  }
}

Функция sigmoid является расширением функции saturation, которая добавляет настраиваемый показатель степени. Оценки вычисляются как S^exp^ / (S^exp^ + pivot^exp^). Как и для функции saturation, pivot — значение S, которое дает оценку 0.5, а оценки являются (0,1).

exponent должно быть положительным и обычно находится в [0.5, 1]. Хорошее значение должно быть получено посредством обучения. Если у вас нет такой возможности, мы рекомендуем использовать функцию saturation.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "rank_feature": {
      "field": "pagerank",
      "sigmoid": {
        "pivot": 7,
        "exponent": 0.6
      }
    }
  }
}

Функция linear — самая простая функция и выдает оценку, равную индексированному значению S, где S — значение поля признака ранжирования. Если поле признака ранжирования индексируется с "positive_score_impact": true, его индексированное значение равно S и округлено до сохранения только 9 значащих битов для точности. Если поле признака ранжирования индексируется с "positive_score_impact": false, его индексированное значение равно 1/S и округлено до сохранения только 9 значащих битов для точности.

GET /test/_search
{
  "query": {
    "rank_feature": {
      "field": "pagerank",
      "linear": {}
    }
  }
}