ElasticSearch计算文本相似度的算法总结_elasticsearch 文本相似度

1. TF-IDF算法

这是计算搜索词和文档相似度默认采用的算法；主要包括三个维度：

TF词频统计，IDF逆向文档频率统计以及字段长短；

词频统计

一般认为，一个term在文档中出现的频率越高，那么相似度越高，计算公式如下：

逆向文档频率统

一般认为，一个term在单个文档中出现的频率高，在其他文档中出现的频率低，我们认前者具有更好的区分度；

其中：

total：文档总数；

frequency：出现term的文档数量；

字段长短归一化

一般认为，一个字段越短，相似度越高的概率越大，计算公式：

其中：

length：字段中term的数量；

最后生成的score由以上三部分进行综合评分；

2. 向量空间模型

其核心思想是以空间的相似度表示语义上的相似度；空间上的相似度有很多度量方法，比如余弦夹角，欧几里德，曼哈顿和切比雪夫距离等等；通过term建立每个文档的向量空间（term在文档中出现的次数），通过距离公式计算相似度；

余弦夹角距离公式：

3. 布尔模型

        这是最简单检索模式，通过AND，OR以及NOT运算，对term利用倒排索引进行检索；然后使用ES自带的实用评分函数计算相关度；

评分函数

查询因子归一化：

协调因子：可以为那些查询词包含度高的文档提供奖励，文档里出现的查询词越多，它越有机会成为好的匹配结果；

        对于搜索来讲，倒排索引是很重要的，其前置工作需要对文本进行切词，下一篇文章会总结一下基于隐马尔科夫链HMM的分词算法；