开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用elastic search java API编写多个分数函数？

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了丰富的API来进行数据索引、搜索和分析。在使用Elasticsearch的Java API编写多个分数函数时，可以按照以下步骤进行操作：

引入Elasticsearch的Java客户端库：首先，需要在项目中引入Elasticsearch的Java客户端库，可以通过Maven或Gradle等构建工具添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.15.0</version>
</dependency>

创建Elasticsearch客户端：使用Java API与Elasticsearch进行交互之前，需要创建一个Elasticsearch客户端实例。可以通过以下代码创建一个本地连接的客户端：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

编写多个分数函数：在Elasticsearch中，可以使用函数得分（Function Score）查询来自定义文档的评分逻辑。可以通过Function Score Query和Function Score Query Builder来编写多个分数函数。以下是一个示例代码：

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
        .add(QueryBuilders.matchQuery("field1", "value1"), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(2))
        .add(QueryBuilders.matchQuery("field2", "value2"), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(3))
        .scoreMode(FunctionScoreQuery.ScoreMode.SUM);

sourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder);
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
searchRequest.source(sourceBuilder);

SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

在上述示例中，我们使用了两个分数函数，分别基于"field1"和"field2"的匹配程度进行评分，并使用weightFactorFunction设置了不同的权重。可以根据实际需求编写更多的分数函数。

执行查询并处理结果：最后，使用Elasticsearch客户端执行查询并处理返回的结果。可以根据需要对搜索结果进行排序、过滤、分页等操作。

以上是使用Elasticsearch Java API编写多个分数函数的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求和业务场景进行更复杂的函数组合和查询操作。

关于Elasticsearch的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。

相关搜索:使用Elastic Search Java API对数据排序 Elastic Search / Hibernate Search :如何在java中使用查询DSL API编写xor运算符？如何使用Java将CSV文件索引到Elastic Search中？如何在java中处理Elastic search Querybuilder中的多个'and‘'or’运算符如何使用firebase函数编写api 如何使用Liferay API在Elastic-search中建立父子关系搜索？如何将React App连接到我的API (使用Elastic Search UI模板)如何使用云函数将Firebase Firestore中的数据索引到Elastic App Search？当我的函数中有多个http方法(GET，POST)时，如何使用flasgger编写API文档？如何使用Nest api 5在elasticsearch中进行重新索引，以便从elastic search 1.4迁移到elasticsearch 5 如何在api路由中使用多个函数？如何使用REST API在Elastic Search中获取身份验证令牌或进行日志记录？例如邮递员如何在ElasticSearch中使用Java API创建多个聚合如何使用观察值为分页的2+编写角度api函数使用Elastic Search，如何将包含数组的文档索引到多个文档中，每个数组项一个文档？如何在Web api C#中使用多个PUT函数如何使用EWS java api获取多个资源(邮箱)的会议/约会？如何使用JEP 412从Java 17调用C函数:外部函数和内存API 如何在以前的api级别中使用特定于Java的函数？如何为使用Axios查询外部API并将JSON响应保存在多个Firestore文档中的Firebase函数编写适当的promise

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Elasticsearch 简介[通俗易懂]

Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。

02

ES入门宝典（详细截图版）

官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch

01

快速入门ElasticSearch

最近事情比较多，好久没更新文章，现在失踪人口回归，开始日常更新文章，一周不低于两篇，同时内容不限于Python，会有好多有趣的技术等着去学习和发现~~~

02

白话Elasticsearch04- 结构化搜索之使用terms query搜索多个值以及多值搜索结果优化

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl-terms-filter.html

02

Elastic Stack 实战教程 5：Elasticsearch Java API Client 开发

Elastic 在 7.16 版本（2021年12月8日）推出了 Elasticsearch Java API Client。在此之前，我们通常使用 High Level REST Client 进行开发，但是 High Level REST Client 存在几个缺陷：

02

go-ElasticSearch入门看这一篇就够了(一)

ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。

03

白话Elasticsearch06- 深度探秘搜索技术之手动控制全文检索结果的精准度

如果我们要想对全文检索的方式实现更细粒度的控制该怎么办呢？这里我们就来探讨下手动控制全文检索结果的精准度的几种方式

02

强大的搜索开源框架Elastic Search介绍

近期工作需要，需要从成千上万封邮件中搜索一些关键字并返回对应的邮件内容，经调研我选择了Elastic Search。

02

elasticsearch[七]：ES评分规则详解[查询评分规则、自定义评分规则]

因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。

01

Elasticsearch使用：自定义搜索结果的得分

评分的概念是任何搜索引擎（包括 Elasticsearch）的核心。评分可以粗略地定义为：找到符合一组标准的数据并按相关性顺序将其返回。相关性通常是通过类似 TF-IDF 的算法来实现的，该算法试图找出文本上与提交的查询最相似的文档。尽管 TF-IDF 及其相近的算法（例如BM25）非常棒，但有时必须通过其他算法或通过其他评分启发式方法来解决相关性问题。在这里，Elasticsearch 的script_score 和 function_score 功能变得非常有用。本文将介绍这些工具的用法。

06

使用 BERT 构建自定义聊天机器人

聊天机器人已经逐渐成为许多组织用于各种目的的常见且有价值的工具。它们在不同行业中有着众多应用，例如为客户提供个性化的产品推荐，为客户提供全天候的客户支持以解决查询问题，协助客户预订等等。

02

如何提高Elasticsearch搜索的相关性

首先需要了解什么是相关性？默认情况下，搜索返回的结果是按照相关性进行排序的，也就是最相关的文档排在最前。相关性是由一个所谓的打分机制决定的，每个文档在搜索过程中都会被计算一个_score字段，这是一个浮点数类型，值越高表示分数越高，也就是相关性越大。

01

在Python中使用Elasticsearch

在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。

00

Elasticsearch Java API 搜索之简介（三）

搜索查询，返回查询匹配的结果，搜索一个index / type 或者多个index / type，可以使用 queryJavaAPI(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-query-dsl.html) 作为查询条件，下面是例子：

03

Elasticsearch初体验-创建Index，Document以及常见的ES查询

另外，建议安装一个elasticsearch-head，它能帮助我们很直观的查看ES节点状态。

02

Elasticsearch 企业级实战 02：如何借助 Kibana Painless Lab 进行脚本调试？

Painless Lab 是 Elasticsearch 7.13 引入的实验性功能，是一个交互式代码编辑器，可以实时测试和调试 Painless 脚本。

01

在Python中使用Elasticsearch

在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。

05

在Python中如何使用Elasticsearch？

在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。

03

Elasticsearch探索：Suggester API（一）

现代的搜索引擎，一般都会提供 Suggest as you type 的功能，帮助用户在输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错。通过协助用户输入更加精准的关键词，提高后续搜索阶段文档匹配的程度。在 google 上搜索，一开始会自动补全。当输入到一定长度，如因为单词拼写错误无法补全，就会开始提示相似的词或者句子。

02

Elasticsearch：Painless scripting 高级编程

在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。

04

腾讯云 Elasticsearch 运维篇（十二）API访问ES集群

上一章节，我们通过腾讯云控制台快速搭建了一个ES集群，通过Kibana我们在公网能进行安全的访问。同时，我们在Kibana里边针对不同的索引需求新建了不同的账户进行登录测试。往往实际情况是我们在腾讯云上有多台主机，多个集群，我们需要通过内网去访问和操作ES集群，所以，今天来讲讲这个问题。

05

ES实现搜素建议

默认⾸字⺟不⼀致，就不会匹配推荐。解决方法，将 prefix_length 设置为 0，

01

go-ElasticSearch实战篇(二)

下载好了依赖库，下面我们开始编写代码，首先我们需要创建一个client，用于操作ES，先看代码，然后在进行讲解：

02

【ES三周年】ElasticSearch 简要技术总结与Spark结合使用实践

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。它是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用几秒钟内搜索百万级别的数据。

08

ES(Elasticsearch)支持PB级全文搜索引擎入门教程

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。

00

白话Elasticsearch14-深度探秘搜索技术之基于multi_match 使用most_fields策略进行cross-fields search弊端

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html

02

Go Elasticsearch 查询快速入门

注意：查询不存在的 ID，会报elastic: Error 404 (Not Found)错误。

04

后端技术杂谈4：Elasticsearch与solr入门实践

本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看

01

23个最有用的Elasticseaerch检索技巧（下）

本文主要介绍 Elasticsearch 23种最有用的检索技巧，提供了详尽的源码举例，并配有相应的Java API实现，是不可多得的 Elasticsearch 学习&实战资料

02

网站搜索大优化！

我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。

06

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]

今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站在 Elastic 这个搜索领域的巨人肩膀之上，并基于两年多的 Machine Learning 研发成就构建而成。Elasticsearch Relevance Engine 将 AI 的最佳实践与 Elastic 的文本搜索进行了结合。ESRE 为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型 (LLM) 集成。不仅如此，ESRE 还可通过已经得到 Elastic 社区信任的简单、统一的 API 访问，因此世界各地的开发人员都可以立即开始使用它来提升搜索相关性。

04

Elasticsearch：使用 function_score 及 soft_score 定制搜索结果的分数

我们将介绍使用 function_score 的基础知识，并介绍一些 function core 技术非常有用和有效的用例。

05

ElasticSearch分布式搜索引擎——从入门到精通

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

03

这款拖拽式低代码开发平台，真香！

今天推荐一款功能强大，能力边界广，而且能满足各类业务场景需求的低代码开发工具——织信Informat。

02

干货 | 携程酒店订单Elastic Search实战

刘诚，携程酒店研发部技术专家。2014年加入携程，先后负责了订单处理多个项目的开发工作，擅长解决各种生产性能问题。

04

白话Elasticsearch26-深度探秘搜索技术之function_score自定义相关度分数算法

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html

01

ElasticSearch(7.2.2)-ElasticSearch核心概念的介绍

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

02

在Spring Boot 2.0中使用ElasticSearch

为了测试目的，让我们创建以下两个REST控制器来调用Spring Data ElasticSearch CRUD存储库：

02

优化了破网站的搜索功能

大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，需求分析 => 技术选型 => 设计实现，从 0 到 1，带大家优化网站搜索的灵活性。

Go每日一库之108：elastic

上一步，我们创建了client，接下来我们就要创建对应的索引以及mapping。根据开始介绍的功能，我们来设计我们的mapping结构：

02

白话Elasticsearch11-深度探秘搜索技术之基于tie_breaker参数优化dis_max搜索效果

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_tuning_best_fields_queries.html

02

白话Elasticsearch10-深度探秘搜索技术之基于dis_max实现best fields策略进行多字段搜索

term vector : 词项向量是一种针对每个文档的微型倒排索引。词项向量的每个维由词项和出现频率结对组成,还可以包含词项的位置信息。 Lucene 和 ES都默认禁用词项向量索引，如果实现某些功能比如高亮显示等需要开启该选项。

03

全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

编者注：【与大牛一起学习，看文末】全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程作者：阮一峰原文地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html 全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直

07

探究 | Elasticsearch Painless 脚本 ctx、doc、_source 的区别是什么？

上述问题不止一次被问到，我自己在使用 painless 脚本的时候，也会遇到上述困惑。

02

全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Gi

09

白话Elasticsearch17-深度探秘搜索技术之match_phrase query 短语匹配搜索

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-queries.html

02

全文搜索引擎Elasticsearch入门教程

全文搜索属于最常见的需求，开源的Elasticsearch（以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 Elastic 的底层是开源库Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。本文从零开始，讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明，大家

07

玩转Elasticsearch routing功能

Elasticsearch是一个搭建在Lucene搜索引擎库基础之上的搜索服务平台。它在单机的Lucene搜索引擎库基础之上增加了分布式设计，translog等特性，增强了搜索引擎的性能，高可用性，高可扩性等。

03

search的意思(ctx700停产)

上述问题不止一次被问到，我自己在使用 painless 脚本的时候，也会遇到上述困惑。

01

Elasticsearch 快速开始

本文非完全直译译文，主要参考的的是 elasticsearch 6.5 版的官网文档 Getting Started，可以把这篇文章理解为个人学习笔记，我力求详略得当吧。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭