
本文探讨了在spring data elasticsearch中,如何根据搜索结果的最高得分(maxscore)的百分比来动态过滤文档。由于elasticsearch原生查询难以直接实现这种基于动态阈值的过滤,文章提出并详细阐述了一种实用的客户端分页与过滤策略,通过逐步获取搜索结果并计算阈值,高效地筛选出高相关性文档,并提供了具体的实现思路和注意事项。
在Elasticsearch的搜索实践中,我们经常会遇到这样的场景:查询返回了大量的文档,但其中许多文档的相关性得分(score)极低,例如,最高得分可能为5,而许多文档的得分却低至0.0001。这些得分极低的文档往往不具备实际价值,我们希望能够根据一个动态的、相对于最高得分的百分比阈值来过滤结果,例如,只保留得分在最高得分80%以上的文档。本文将深入探讨如何在Spring Data Elasticsearch中实现这一需求。
Elasticsearch通过相关性算法(如BM25)为每个匹配的文档计算一个得分,得分越高表示文档与查询越相关。然而,直接在Elasticsearch查询层面实现“过滤掉得分低于最高得分X%的文档”这一逻辑是具有挑战性的。主要原因在于:
因此,对于这种动态的、基于结果集最高得分的过滤需求,更推荐采用客户端(应用层)的策略。
一种高效且实用的方法是利用Spring Data Elasticsearch提供的分页功能,结合客户端逻辑进行逐步过滤。核心思想是:先获取少量结果以确定最高得分,然后根据该得分计算出过滤阈值,再逐步获取并过滤后续结果。
首先,执行一个带分页的搜索请求,获取第一页结果。Spring Data Elasticsearch的SearchHits<T>对象中包含了当前结果集的maxScore。利用这个maxScore,我们可以计算出我们所需的得分阈值。
例如,如果第一页的maxScore是5.0,而我们希望保留80%以上的文档,那么阈值就是 5.0 * 0.8 = 4.0。
在确定阈值之后,我们就可以开始遍历当前页的文档,将得分高于或等于阈值的文档添加到最终结果列表中。如果当前页的文档全部满足条件,或者我们还没有达到预期的结果数量,并且Elasticsearch还有更多结果(searchHits.hasMore()),那么就继续请求下一页。在后续页的遍历中,我们只需根据之前计算的阈值进行过滤,直到遇到第一个得分低于阈值的文档,或者所有满足条件的文档都被获取,或者没有更多结果为止。
下面是一个使用Spring Data Elasticsearch实现此策略的示例代码:
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHit;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
@Service
public class DocumentSearchService {
private final ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public DocumentSearchService(ElasticsearchOperations elasticsearchOperations) {
this.elasticsearchOperations = elasticsearchOperations;
}
/**
* 根据最高得分的百分比过滤Elasticsearch文档。
*
* @param queryText 查询字符串
* @param scorePercentageThreshold 得分百分比阈值 (例如 0.8 代表 80%)
* @param maxResults 期望返回的最大结果数
* @param <T> 文档类型
* @return 过滤后的文档列表
*/
public <T> List<T> searchAndFilterByMaxScorePercentage(
String queryText, double scorePercentageThreshold, int maxResults, Class<T> entityClass) {
List<T> filteredDocuments = new ArrayList<>();
int pageSize = Math.min(maxResults, 20); // 初始页面大小,可根据实际情况调整
int pageNumber = 0;
double maxScore = -1.0;
double scoreThreshold = -1.0;
boolean stopFetching = false;
while (!stopFetching && filteredDocuments.size() < maxResults) {
Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize);
CriteriaQuery query = new CriteriaQuery(new Criteria("content").contains(queryText), pageable); // 示例查询
SearchHits<T> searchHits = elasticsearchOperations.search(query, entityClass);
if (searchHits.getTotalHits() == 0) {
break; // 没有结果
}
if (maxScore == -1.0) { // 首次获取,确定 maxScore 和阈值
maxScore = searchHits.getMaxScore();
if (maxScore <= 0) {
// 如果maxScore为0或负数,意味着所有文档得分都非常低,
// 此时可以根据业务逻辑决定是返回所有匹配文档,还是返回空列表,
// 或者设置一个非常小的正阈值。这里我们直接停止。
System.out.println("Max score is zero or negative, stopping filtering.");
break;
}
scoreThreshold = maxScore * scorePercentageThreshold;
// 确保阈值不会过低导致不必要的过滤,或过高导致无结果
if (scoreThreshold < 0.0001 && maxScore > 0) { // 避免因浮点数精度导致阈值过低
scoreThreshold = 0.0001;
}
}
for (SearchHit<T> hit : searchHits) {
if (hit.getScore() >= scoreThreshold) {
filteredDocuments.add(hit.getContent());
if (filteredDocuments.size() >= maxResults) {
stopFetching = true; // 达到最大结果数
break;
}
} else {
// 遇到第一个得分低于阈值的文档,停止继续获取
stopFetching = true;
break;
}
}
if (searchHits.hasMore() && !stopFetching) {
pageNumber++;
} else {
stopFetching = true; // 没有更多页或已决定停止
}
}
return filteredDocuments;
}
}使用示例:
// 假设 MyDocument 是你的 Elasticsearch 实体类
// @Document(indexName = "my_documents")
// public class MyDocument { ... }
@Autowired
private DocumentSearchService documentSearchService;
public List<MyDocument> getTopRelevantDocuments(String query) {
// 获取得分在最高得分80%以上,且最多100个结果的文档
return documentSearchService.searchAndFilterByMaxScorePercentage(query, 0.8, 100, MyDocument.class);
}在Spring Data Elasticsearch中,根据最高得分的百分比动态过滤搜索结果,虽然无法通过简单的原生查询直接实现,但通过结合客户端分页与过滤策略,可以高效且灵活地达到目的。这种方法通过逐步获取数据、计算动态阈值并在应用层进行筛选,平衡了性能与实现的复杂性,为处理大量相关性不同的搜索结果提供了一个实用的解决方案。在实际应用中,需要根据具体业务场景和性能要求,合理选择页面大小并处理各种边界情况。
以上就是使用Spring Data Elasticsearch按最高得分百分比过滤结果的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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