在 elasticsearch 中仅使用数值字段为文档编制索引

Question

我正在尝试将对象存储在elasticsearch中，这些对象仅由数字字段表示。在我的例子中，每个对象都有 300 个浮点字段和 1 个 id 字段。我已将 id 字段设置为not_analyzed。我能够将文档存储在 ES 中。

"_index": "smart_content5",
"_type": "doc2vec",
"_id": "AVtAGeaZjLL5cvd8z9y7",
"_score": 1,
"_source": {
"feature_227": 0.0856793,
"feature_5": -0.115823,
"feature_119": -0.0379987,
"feature_145": 0.17952,
"feature_29": 0.0444945,

但现在我想运行一个用相同的 300 个字段但不同的数值表示的查询(当然)。现在，我想查找其 300 个字段与此查询字段"最相似"的文档。 所以这有点像做余弦相似性，但我正在尝试使用 ES 来做到这一点，以便它很快。

(1)首先，我能做我正在做的事情吗？

(2)其次，我已经探索了ES的function_score功能并尝试使用它，但它返回最大匹配分数为0.0！！

关于我应该使用什么以及我在 [2] 中可能做错什么的任何评论。

Answer 1

我认为你仍然需要function_score但像这样(它对我有用)：

{
"query": {
"function_score": {
"query": {},
"functions": [
{
"gauss": {
"feature_227": {
"origin": "0",
"scale": "0.5"
}
}
},
{
"gauss": {
"feature_5": {
"origin": "0",
"scale": "0.5"
}
}
},
{
"gauss": {
"feature_119": {
"origin": "0",
"scale": "0.5"
}
}
},
{
"gauss": {
"feature_145": {
"origin": "0",
"scale": "0.5"
}
}
},
{
"gauss": {
"feature_29": {
"origin": "0",
"scale": "0.5"
}
}
}
],
"score_mode": "sum"
}
}
}