es score分数计算过程

Question

ES idf计算的时机是什么时候呢，之后每次有新数据生成是只更新这个新数据，还是会把之前已有文档的idf都跟新呢，如果不更新已有文档，那么先插入的数据idf就不准了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Elasticsearch中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）得分是一个用于评估一个词对一个文档的重要性以及在整个语料库中的普遍性的统计方法。TF-IDF值是由两个部分组成的：TF（Term Frequency），表示某个词在文档中出现的频率；IDF（Inverse Document Frequency），表示该词在整个语料库中出现的文档数量的倒数，用来衡量一个词的稀有度。

TF-IDF的计算通常是在索引建立时进行的，并且随着索引的更新而更新。当新的文档被添加到索引中时，Elasticsearch会重新计算整个索引的TF-IDF值。这是因为每个新文档可能会影响现有词汇项的IDF值，特别是当新文档包含某些之前未见过的词语时。这样做的目的是确保所有文档的TF-IDF值都是基于最新信息的。

以下是Elasticsearch如何处理新数据的简要概述：

1. 索引创建：在首次创建索引时，Elasticsearch会遍历所有的文档并计算每个词的TF-IDF值。
2. 文档添加：每当有新文档添加到索引时，Elasticsearch会：
   • 计算新文档中每个词的TF值。
   • 更新全局词汇表，包括新词及其对应的文档频率（DF，即包含该词的文档数量）。
   • 重新计算每个词汇项的IDF值，根据新的文档频率。
   • 对于已存在的文档，更新其TF-IDF值，因为新文档可能影响了某些词的IDF值。
3. 搜索与查询：在执行搜索时，Elasticsearch会利用最新的TF-IDF值来计算匹配度，从而返回最相关的文档。

Elasticsearch内部实现细节复杂，这里提供的是一种简化版的解释。实际操作中，Elasticsearch可能会采用更高效的算法来更新索引，例如仅针对新加入的文档计算TF-IDF，然后通过增量更新保持整体的一致性。

在Elasticsearch中，你并不需要手动计算TF-IDF，因为它在背后自动完成。如果你想要查看具体的TF-IDF得分，可以使用_analyze API或者在搜索结果中使用tf_idf字段。然而，这些API和字段并不是直接提供原始的TF-IDF值，而是作为评分的一部分体现在搜索结果中。如果你想获取详细的TF-IDF计算，可能需要自己实现一个类似的模型并在应用程序层面进行计算。