Elasticsearch评分相关度算法解析
Elasticsearch评分相关度算法解析TF算法TF算法,全称 Term frequency ,索引词频率算法。意义就像它的名字,会根据索引词的频率来计算,索引词出现的次数越多,分数越高。例子如下搜索 hello有两份文档:A文档:hello world!,B文档:hello he...
[帮助文档] 如何使用ALS矩阵分解算法预测用户对音乐的评分
通常,每个人对每个商品(例如电影或音乐)都有一个心理分数,该分数表示用户对商品的满意程度。作为商品提供方,如果能够预测每个用户对商品的心理分数,就能更好地理解用户,从而提供更好的商品推荐。本文为您介绍如何使用ALS矩阵分解算法预测用户对音乐的评分。
Elasticsearch相关度评分算法(三):BM25(Okapi BM25)
1、引言BM25(全称:Okapi BM25) 其中 BM 指的 Best Matching 的缩写,是搜索引擎常用的一种相关度评分函数。和TF/IDF一样,BM25 也是基于词频和文档频率和文档长度相关性来计算相关度,但是规则有所不同,文章中将会给出详细讲解。BM25 也被认为是 目前最先进的 评...
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