rank_features 字段类型
rank_features 字段可以索引数值特征向量，以便之后在带有 rank_feature 查询的查询中提升文档的权重。
它类似于 rank_feature 数据类型，但更适用于特征列表稀疏、因而为每个特征在映射中添加一个字段并不合理的场景。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"topics": {
"type": "rank_features"
},
"negative_reviews": {
"type": "rank_features",
"positive_score_impact": false
}
}
}
}
# rank_features 字段必须使用 rank_features 字段类型
# 与分数负相关的排名特征需要显式声明
# rank_features 字段必须是带有字符串键和严格为正的数值的哈希
PUT my-index-000001/_doc/1
{
"topics": {
"politics": 20,
"economics": 50.8
},
"negative_reviews": {
"1star": 10,
"2star": 100
}
}
PUT my-index-000001/_doc/2
{
"topics": {
"politics": 5.2,
"sports": 80.1
},
"negative_reviews": {
"1star": 1,
"2star": 10
}
}
# 此查询按照文档与“政治”主题的相关程度对文档进行排名
GET my-index-000001/_search
{
"query": {
"rank_feature": {
"field": "topics.politics"
}
}
}
# 此查询按照文档收到的“一星”评论数的反向顺序对文档进行排名
GET my-index-000001/_search
{
"query": {
"rank_feature": {
"field": "negative_reviews.1star"
}
}
}
# 此查询返回在 topics 字段中存储了 economics 特征的文档
GET my-index-000001/_search
{
"query": {
"term": {
"topics": "economics"
}
}
}
rank_features 字段只支持单值特征和严格为正的值。多值字段以及零值或负值将被拒绝。
rank_features 字段不支持排序或聚合，只能使用 rank_feature 或 term 查询进行查询。
对 rank_features 字段执行 term 查询时，得分是将匹配到的存储特征值乘以提供的 boost。
rank_features 字段只保留 9 个有效位作为精度，相当于大约 0.4% 的相对误差。
与分数负相关的排名特征应将 positive_score_impact 设置为 false（默认为 true）。rank_feature 查询将使用它来修改评分公式，使分数随特征值增加而降低而不是增加。