一、开箱即用的相似度配置

Elasticsearch允许您配置文本评分算法或每个字段的相似度。相似度设置提供了一种选择缺省BM25之外的文本相似度算法的简单方法，例如：boolean

只有基于文本的字段类型（如文本和关键字）支持此配置。

唯一可以开箱即用的相似之处，无需任何进一步 配置包括：

1. BM25
   Okapi BM25 algorithm，在 Elasticsearch 和 Lucene 中默认使用的算法。

2. boolean
   一个简单的布尔相似性，在不需要全文排名时使用 并且分数应仅基于查询词是否匹配。 布尔相似性为术语提供与其查询提升相等的分数。

首次创建字段时可以在字段级别设置， 如下：similarity

PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "default_field": {  //default_field BM25
        "type": "text"
      },
      "boolean_sim_field": {
        "type": "text",
        "similarity": "boolean"  // boolean_sim_field boolean
      }
    }
  }
}

二、自定义相似度配置

创建方法

PUT /index
{
  "settings": {
    "index": {
      "similarity": {
        "my_similarity": {
          "type": "DFR",
          "basic_model": "g",
          "after_effect": "l",
          "normalization": "h2",
          "normalization.h2.c": "3.0"
        }
      }
    }
  }
}

创建映射

PUT /index/_mapping
{
  "properties" : {
    "title" : { "type" : "text", "similarity" : "my_similarity" }
  }
}

已存在的相似度算法

BM25、DFR、DFI、IB、LM Dirichlet 可根据相关参数进行配置

如BM25：

还可通过脚本方式指定算法

PUT /index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "similarity": {
      "scripted_tfidf": {
        "type": "scripted",
        "script": {
          "source": "double tf = Math.sqrt(doc.freq); double idf = Math.log((field.docCount+1.0)/(term.docFreq+1.0)) + 1.0; double norm = 1/Math.sqrt(doc.length); return query.boost * tf * idf * norm;"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "field": {
        "type": "text",
        "similarity": "scripted_tfidf"
      }
    }
  }
}