越近越好

很多变量都可以影响用户对于度假屋的选择，也许用户希望离市中心近点，但如果价格足够便宜，也有可能选择一个更远的住处，也有可能反过来是正确的：愿意为最好的位置付更多的价钱。

如果我们添加过滤器排除所有市中心方圆 1 千米以外的度假屋，或排除所有每晚价格超过 £100 英镑的，我们可能会将用户愿意考虑妥协的那些选择排除在外。

function_score 查询会提供一组 衰减函数（decay functions） ，让我们有能力在两个滑动标准，如地点和价格，之间权衡。

有三种衰减函数—— linear 、 exp 和 gauss （线性、指数和高斯函数），它们可以操作数值、时间以及经纬度地理坐标点这样的字段。所有三个函数都能接受以下参数：

origin:: 中心点 或字段可能的最佳值，落在原点 origin 上的文档评分 _score 为满分 1.0 。

scale:: 衰减率，即一个文档从原点 origin 下落时，评分 _score 改变的速度。（例如，每 £10 欧元或每 100 米）。

decay:: 从原点 origin 衰减到 scale 所得的评分 _score ，默认值为 0.5 。

offset:: 以原点 origin 为中心点，为其设置一个非零的偏移量 offset 覆盖一个范围，而不只是单个原点。在范围 -offset <= origin <= +offset 内的所有评分 _score 都是 1.0 。

这三个函数的唯一区别就是它们衰减曲线的形状，用图来说明会更为直观（参见 衰减函数曲线 ）。

Figure 1. 衰减函数曲线

图 衰减函数曲线 中所有曲线的原点 origin （即中心点）的值都是 40 ， offset 是 5 ，也就是在范围 40 - 5 <= value <= 40 + 5 内的所有值都会被当作原点 origin 处理——所有这些点的评分都是满分 1.0 。

在此范围之外，评分开始衰减，衰减率由 scale 值（此例中的值为 5 ）和 衰减值 decay （此例中为默认值 0.5 ）共同决定。结果是所有三个曲线在 origin +/- (offset + scale) 处的评分都是 0.5 ，即点 30 和 50 处。

linear 、 exp 和 gauss （线性、指数和高斯）函数三者之间的区别在于范围（ origin +/- (offset + scale) ）之外的曲线形状：

  • linear 线性函数是条直线，一旦直线与横轴 0 相交，所有其他值的评分都是 0.0 。
  • exp 指数函数是先剧烈衰减然后变缓。
  • gauss 高斯函数是钟形的——它的衰减速率是先缓慢，然后变快，最后又放缓。

选择曲线的依据完全由期望评分 _score 的衰减速率来决定，即距原点 origin 的值。

回到我们的例子：用户希望租一个离伦敦市中心近（ { "lat": 51.50, "lon": 0.12} ）且每晚不超过 £100 英镑的度假屋，而且与距离相比，我们的用户对价格更为敏感，这样查询可以写成：

  1. GET /_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "function_score": {
  5.       "functions": [
  6.         {
  7.           "gauss": {
  8.             "location": { (1)
  9.               "origin": { "lat": 51.5, "lon": 0.12 },
  10.               "offset": "2km",
  11.               "scale":  "3km"
  12.             }
  13.           }
  14.         },
  15.         {
  16.           "gauss": {
  17.             "price": { (2)
  18.               "origin": "50", (3)
  19.               "offset": "50",
  20.               "scale":  "20"
  21.             }
  22.           },
  23.           "weight": 2 (4)
  24.         }
  25.       ]
  26.     }
  27.   }
  28. }

<1> location 字段以地理坐标点 geo_point 映射。

<2> price 字段是数值。

<3> 参见 理解价格语句 ，理解 origin 为什么是 50 而不是 100 。

<4> price 语句是 location 语句权重的两倍。

location 语句可以简单理解为：

  • 以伦敦市中作为原点 origin 。
  • 所有距原点 origin 2km 范围内的位置的评分是 1.0 。
  • 距中心 5km （ offset + scale ）的位置的评分是 0.5 。

理解 price 价格语句

price 语句使用了一个小技巧：用户希望选择 £100 英镑以下的度假屋，但是例子中的原点被设置成 £50 英镑，价格不能为负，但肯定是越低越好，所以 £0 到 £100 英镑内的所有价格都认为是比较好的。

如果我们将原点 origin 被设置成 £100 英镑，那么低于 £100 英镑的度假屋的评分会变低，与其这样不如将原点 origin 和偏移量 offset 同时设置成 £50 英镑，这样就能使只有在价格高于 £100 英镑（ origin + offset ）时评分才会变低。

[TIP]

weight 参数可以被用来调整每个语句的贡献度，权重 weight 的默认值是 1.0 。这个值会先与每个句子的评分相乘，然后再通过 score_mode 的设置方式合并。