득점 프로파일은 Azure Search에서 점수를 어떻게 산출합니까?

Question

Azure Search의 색인에 점수 프로필을 추가하고 싶습니다. 더 구체적으로 말하자면, 내 색인의 모든 문서는 weight 유형의 필드가 Edm.Double이고이 값에 따라 값을 올리고 싶습니다. 검색 용어의 관련성 또한 중요하기 때문에 weight과 관련하여 직접 정렬하지는 않습니다.

그래서 테스트 해보기 위해 부스트 값 1000 (그냥이 함수가 작동하는지 알아보기 위해), 선형 보간, 시작 값 0 및 종료 값 1을 사용하여 크기 함수로 점수 프로파일을 만들었습니다. 전체 검색 점수에 추가 할 부스트 값이있을 것으로 기대하고있었습니다. 그래서 0.5의 무게를 가진 문서는 500의 부스트를 얻게되는 반면, 0.125의 무게를 갖는 문서는 125의 부스트를 얻게됩니다. 그러나 그 결과 점수는 훨씬 직관적입니다.

1) 어떻게 기능 점수이 경우 생성됩니다

나는이 경우 몇 가지 질문이 있습니까? 나는 서로 가깝게 가중치를 가진 문서를 가지고 있습니다 (0.5465와 0.5419라고 가정 해 봅시다). 최종 점수의 차이는 약 100-150이지만, 4-5 정도가 될 것으로 예상합니다.

2) 각 검색 결과의 최종 점수로 기능 점수와 가중치를 어떻게 집계합니까?

Answer 1

세부 정보를 제공해 주셔서 감사합니다. 두 문서의 기본 관련성 점수는 얼마입니까?

점수 프로파일에 제공된 부스터 인자는 실제로 에을 곱한 것으로 용어 빈도를 사용하여 계산 된 기본 관련 점수에 적용됩니다. 예를 들어 두 문서의 응답 페이로드에서 @ search.score에 지정된 기본 점수가 0.5와 0.2이고 가중치 열의 값이 각각 0.5465와 0.5419라고 가정합니다. 위에 주어진 점수 프로파일 구성으로 시작 값 0, 끝 값 1, 선형 보간 및 부스트 인수 1000으로 계산됩니다. 각 문서에 대해 얻은 최종 점수는 다음과 같이 계산됩니다.

문서 1 : 베이스 search_score (0.5) * boost_factor (1,000) * (중량 (0.5465) - 최소 (0))/최대 - 최소 (1) = final_search_score (273.25)

문헌 2 base_search_score (0.2) * boost_factor (1000) * (체중 (0.5419) - 최소 (0))/최대 - 최소 (1) = 최종 검색 기록 (108.38)

최종 점수가 위의 기능에 동의하지 않으면 알려 주시기 바랍니다. 감사!

네이트