使用NEST Field Boosting进行elasticsearch

一尘不染

使用NEST Field Boosting进行elasticsearch

elasticsearch

我正在使用NEST强类型客户端在C＃中使用Elastic Search。我有一个包含条目的索引：

[ElasticType(Name = "Entry", IdProperty = "Id")]
public class Entry
{
    public string Id { get; set; }
    public string Title { get; set; }
    public string Description { get; set; }
    public string Award { get; set; }
    public int Year { get; set; }
}

其中Year是输入项的年份，例如2012，Award是输入项获得的奖励类型，可以为空。

然后，我想使用增强的不同属性搜索这些条目。在下面的代码中，我希望在标题上匹配的结果比在描述上匹配的结果排名更高。

private IQueryResponse<Entry> GetMatchedEntries(string searchText)
{
    return _elasticClient.Search<Entry>(
                body =>
                body.Query(q => 
                           q.QueryString(qs => 
                                         qs.OnFieldsWithBoost(d => 
                                                              d.Add(entry => entry.Title, 5.0)
                                                              .Add(entry => entry.Description, 2.0))
                           .Query(searchText))));
}

现在，已经有人要求我提高成绩，也要提高新的参赛作品（即按年份）。

我该怎么做呢？是否需要将其作为索引服务的一部分或作为搜索的一部分？

阅读 297

2020-06-22

共1个答案

一尘不染

您可以通过结合boosting查询和custom_score查询来实现

与其提高年份，不如根据年份更改分数，因为：

(_score + 2013) > (_score + 1999)

较新的结果将浮动到顶部。

通过使用增强查询，我们可以有效地将缺少奖励字段的结果降级。

请参阅：http : //www.elasticsearch.org/guide/reference/query-dsl/boosting-
query.html http://www.elasticsearch.org/guide/reference/query-dsl/custom-
score-query.html

_client.Search<Entry>(s=>s
    .Query(q =>q
        .Boosting(bq=>bq
            .Positive(pq=>pq
                .CustomScore(cbf=>cbf
                    .Query(cbfq=>cbfq
                        .QueryString(qs => qs
                            .OnFieldsWithBoost(d =>
                                d.Add(entry => entry.Title, 5.0)
                                .Add(entry => entry.Description, 2.0)
                            )
                            .Query(searchText)
                        )
                    )
                    .Script("_score + doc['year'].value")
                )
            )
            .Negative(nq=>nq
                .Filtered(nfq=>nfq
                    .Query(qq=>qq.MatchAll())
                    .Filter(f=>f.Missing(p=>p.Award))
                )
            )
            .NegativeBoost(0.2)
        )
    )
);

2020-06-22