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我在使用custom_filters_score. 个人分数0.81491333，加起来等于……< 0.125/ p> 0.086956520.1727262

编辑：我再次查看它，看起来 custom_filters_score 的总数正乘以“正常”查询。

有没有办法将普通查询 ( custom_score) 合并到custom_filter_score或者强制弹性搜索将两者相加（而不是相乘）？

数据、查询和映射的要点位于https://gist.github.com/sqwk/3d7b25192a236fba82b4

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好的 - 我终于弄清楚发生了什么。首先，在您的要点中，您的查询与您的任何文档都不匹配，因为纬度/经度。我随机选择了一份文档（323）并使用了那里的纬度/经度值。

这是我得到的解释：

 - custom score, score mode [total]                                    |    0.8795
   - Score based on score mode Max and child doc range from 10 to 16   |    1.0000
     - Child[16]                                                       |    1.0000
   - custom score, product of:                                         |    0.2000
     - match filter: cache(object_max_rooms:[4 TO *])                  |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.2000
     - queryBoost                                                      |    1.0000
   - custom score, product of:                                         |    0.5714
     - match filter: cache(object_min_living_area:[* TO 125])          |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.5714
     - queryBoost                                                      |    1.0000
   - custom score, product of:                                         |    0.1081
     - match filter: cache(object_max_living_area:[125 TO *])          |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.1081
     - queryBoost                                                      |    1.0000

如您所见，纬度/经度完全匹配，因此得分为 1，并且custom_filters_score查询的得分得到了很好的总计。

然后我将lat值从 50.0852386 更改为 50.0882386，然后重新运行。现在分数看起来像这样：

 - custom score, score mode [total]                                    |    0.7081
   - Score based on score mode Max and child doc range from 10 to 16   |    0.8050
     - Child[16]                                                       |    0.8050
   - custom score, product of:                                         |    0.2000
     - match filter: cache(object_max_rooms:[4 TO *])                  |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.2000
     - queryBoost                                                      |    1.0000
   - custom score, product of:                                         |    0.5714
     - match filter: cache(object_min_living_area:[* TO 125])          |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.5714
     - queryBoost                                                      |    1.0000
   - custom score, product of:                                         |    0.1081
     - match filter: cache(object_max_living_area:[125 TO *])          |    1.0000
     - scriptFactor                                                    |    0.1081
     - queryBoost                                                      |    1.0000

因此，过滤器的分数与查询的分数相结合，然后进行归一化。这是可以预料的。仅适用于过滤器，不适用于过滤器和查询的score_mode组合。

如果要精确组合它们，则需要将距离计算从查询移到过滤器下的custom_filters_score过滤器中。问题在于scriptfor 评分将无法访问嵌套places文档，因此您将无法做到这一点。

为什么确切的总数如此重要？永远不应将其_score视为绝对值。它只是反映了每个文档的相对重要性。您只需要调整每个条款的影响，直到您获得满足您要求的“正确”顺序。

于 2013-03-30T11:49:39.200 回答