Score en ElasticSearch
El score en Elastic Search, por definición es un valor numérico que se utiliza para indicar la relevancia de un documento en relación con una consulta de búsqueda específica. En otras palabras, el score es un indicador de la "calidad" de un documento en términos de su relevancia para una consulta determinada.
ElasticSearch nos dice qué tan relevante es un documento a través del score, en la medida en que, para resultados de búsqueda, los documentos con mayor score, están ubicados en la parte superior del json de respuesta.
Esto es posible a través de un algoritmo denominado BM25, el algoritmo empleado hoy día en Elasticsearch para calcular el score. Este algoritmo, que emplea términos como term frequency, inverse document frequency y field length, nos permite detectar la relevancia de un documento al compaginar los conceptos de precision y recall, todo para el cálculo del score.
Además de ser un indicador de relevancia, el score también puede ser utilizado para ordenar los resultados de una consulta de búsqueda. Por defecto, Elastic Search ordena los resultados por orden descendente de score, lo que significa que los documentos más relevantes aparecen primero en los resultados de búsqueda.
De eso hablamos el día de hoy, qué es el score, cómo se hace su cálculo, y por supuesto un ejemplo práctico de score en Elastic search.
Más detalles sobre el algoritmo BM25 y el cálculo del score: https://www.elastic.co/es/blog/practical-bm25-part-2-the-bm25-algorithm-and-its-variables
Más sobre precisión y exhaustividad (recall): https://dev.to/elastic/understanding-the-relevance-of-your-search-with-elasticsearch-and-kibana-42nn
El contenido:
00:03 - Qué es relevancia en Elasticsearch
00:55 - Recall y precisión en la búsqueda de documentos
03:14 - El algoritmo BM25
03:31 - Term frequency, inverse document frequency y field length
04:34 - Ejemplo de score en Elastic search
07:05 - Filter patch para filtrar resultados de ElasticSearch
09:32 - Explain para la explicación del score
Mira todos los vídeos del curso de elastic search: https://www.youtube.com/playlist?list=PLlNuLwK_vaGND4FMd7E55kM8JG7JpCgA0
Facebook: https://goo.gl/HDLFyn
Twitter: https://goo.gl/pcFziM
#elasticsearch #elasticsearchtutorial
Видео Score en ElasticSearch канала Ingenio Empresa
ElasticSearch nos dice qué tan relevante es un documento a través del score, en la medida en que, para resultados de búsqueda, los documentos con mayor score, están ubicados en la parte superior del json de respuesta.
Esto es posible a través de un algoritmo denominado BM25, el algoritmo empleado hoy día en Elasticsearch para calcular el score. Este algoritmo, que emplea términos como term frequency, inverse document frequency y field length, nos permite detectar la relevancia de un documento al compaginar los conceptos de precision y recall, todo para el cálculo del score.
Además de ser un indicador de relevancia, el score también puede ser utilizado para ordenar los resultados de una consulta de búsqueda. Por defecto, Elastic Search ordena los resultados por orden descendente de score, lo que significa que los documentos más relevantes aparecen primero en los resultados de búsqueda.
De eso hablamos el día de hoy, qué es el score, cómo se hace su cálculo, y por supuesto un ejemplo práctico de score en Elastic search.
Más detalles sobre el algoritmo BM25 y el cálculo del score: https://www.elastic.co/es/blog/practical-bm25-part-2-the-bm25-algorithm-and-its-variables
Más sobre precisión y exhaustividad (recall): https://dev.to/elastic/understanding-the-relevance-of-your-search-with-elasticsearch-and-kibana-42nn
El contenido:
00:03 - Qué es relevancia en Elasticsearch
00:55 - Recall y precisión en la búsqueda de documentos
03:14 - El algoritmo BM25
03:31 - Term frequency, inverse document frequency y field length
04:34 - Ejemplo de score en Elastic search
07:05 - Filter patch para filtrar resultados de ElasticSearch
09:32 - Explain para la explicación del score
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