修改默認評分規則|es

評分模型

將查詢作為輸入，將每一個因素最後通過公式綜合起來，返回該文檔的最終得分。這個綜合考量的過程，就是將相關的文檔被優先返回的考量過程。

Elasticsearch是基於Lucene的，所以它的評分機制也是基於Lucene的。在Lucene中把這種相關性稱為得分（score），確定文檔和查詢有多大相關性的過程被稱為打分（scoring）。

ES最常用的評分模型是 TF/IDF和BM25，TF-IDF屬於向量空間模型，而BM25屬於概率模型，但是他們的評分公式差別並不大，都使用IDF方法和TF方法的某種乘積來定義單個詞項的權重，然後把和查詢匹配的詞項的權重相加作為整篇文檔的分數。

在ES 5.0版本之前使用了TF/IDF算法實現，而在5.0之後默認使用BM25方法實現。