Make the MongoDB docs better! We value your opinion. Share your feedback for a chance to win $100.
Click here >
Docs Menu
Docs Home
/ /
Mejorar la precisión
Docs Home
/
Desarrollo
/
Buscar
/
Mejorar la precisión
Docs Home
/
Desarrollo
/
Buscar
/
Mejorar la precisión

Cómo personalizar la puntuación de los documentos en los resultados

Puedes personalizar el puntuación de los documentos en los resultados. Al ajustar cómo se calculan los puntajes, puede asegurarse de que los documentos más pertinentes estén ubicados más alto en los resultados de búsqueda. Para aprender más acerca de las diferentes formas en que puede personalizar la puntuación, consulte Califique los documentos en los resultados. Esta página demuestra cómo modificar el puntaje de los documentos en los resultados para impulsarlos u ocultarlos y cómo normalizar tus $search query score en el rango de 0 a 1 en las etapas posteriores de tu pipeline de agregación. .

Modifique la puntuación de los documentos en los resultados

A cada documento que devuelve una query de MongoDB Search se le asigna una puntuación basada en su relevancia. Los documentos incluidos en un conjunto de resultados se devuelven en orden desde la puntuación más alta hasta la más baja. Para aprender más, se puede consultar Puntuar los documentos en los resultados.

Puede utilizar las siguientes opciones con todos los operadores para modificar el comportamiento por defecto de puntuación. Para detalles y ejemplos, haga clic en cualquiera de las siguientes opciones:

Esta sección muestra cómo agregar pesos a los campos de búsqueda para aumentar o reducir la puntuación de los documentos en los resultados o en una categoría de resultados. En concreto, muestra cómo asignar uno o más valores a un campo para devolver resultados con una puntuación mayor o menor.

Índice de Ejemplo

Puedes configurar un índice con mapeos dinámicos activados para indexar todos los campos de la colección o con mapeos estáticos en los campos a query y ordenar los resultados en función de ellos. Para obtener más información sobre la creación de índices de búsqueda de MongoDB, consulte Administrar índices de búsqueda de MongoDB.

Ejemplos de query

Las consultas de ejemplo muestran cómo aumentar o enterrar los documentos en los resultados. Utilizan el operador compuesto para combinar dos o más operadores en una sola query.

➤ Usa el menú desplegable Selecciona tu lenguaje para elegir el cliente con el que deseas probar los ejemplos de esta sección.

Normalizar la puntuación

Puedes normalizar tu puntuación de query $search en el rango de 0 a 1 en las etapas posteriores de tu pipeline de agregación. Puedes utilizar las siguientes etapas después de tu etapa $search en el siguiente orden para normalizar la puntuación:

  • $addFields

    {
       "$addFields": {
       "score": {
           "$meta": "searchScore"
       }
       }
    }

  • $setWindowFields

    {
       "$setWindowFields": {
       "output": {
           "maxScore": {
           "$max": "$score"
           }
       }
       }
    }

  • $addFields

    {
       "$addFields": {
       "normalizedScore": {
           "$divide": [
           "$score", "$maxScore"
           ]
       }
       }
    }
1db.movies.aggregate([{
2    "$search": {
3      "text": {
4        "query": "Helsinki",
5        "path": "plot"
6      }
7    }
8  },
9  {
10    "$limit": 5
11  },
12  {
13    "$project": {
14      "_id": 0,
15      "title": 1,
16      "score": 1,
17      "maxScore": 1,
18      "normalizedScore": 1
19    }
20  },
21  {
22    "$addFields": {
23      "score": {
24        "$meta": "searchScore"
25      }
26    }
27  },
28  {
29    "$setWindowFields": {
30      "output": {
31        "maxScore": {
32          "$max": "$score"
33        }
34      }
35    }
36  },
37  {
38    "$addFields": {
39      "normalizedScore": {
40        "$divide": [
41          "$score", "$maxScore"
42        ]
43      }
44    }
45}])
1[
2    {
3      title: 'Drifting Clouds',
4      score: 4.5660295486450195,
5      maxScore: 4.5660295486450195,
6      normalizedScore: 1
7    },
8    {
9      title: 'Sairaan kaunis maailma',
10      score: 4.041563034057617,
11      maxScore: 4.5660295486450195,
12      normalizedScore: 0.8851372929150143
13    },
14    {
15      title: 'Bad Luck Love',
16      score: 3.6251673698425293,
17      maxScore: 4.5660295486450195,
18      normalizedScore: 0.79394303764817
19    },
20    {
21      title: 'Bad Luck Love',
22      score: 3.6251673698425293,
23      maxScore: 4.5660295486450195,
24      normalizedScore: 0.79394303764817
25    },
26    {
27      title: 'Forbidden Fruit',
28      score: 3.6251673698425293,
29      maxScore: 4.5660295486450195,
30      normalizedScore: 0.79394303764817
31    }
32]
1db.movies.aggregate([{
2    "$search": {
3      "text": {
4        "path": "title",
5        "query": "men",
6        "score": {
7          "function":{
8            "multiply":[
9              {
10                "path": {
11                  "value": "imdb.rating",
12                  "undefined": 2
13                }
14              },
15              {
16                "score": "relevance"
17              }
18            ]
19          }
20        }
21      }
22    }
23  },
24  {
25    "$limit": 5
26  },
27  {
28    "$addFields": {
29      "score": {
30        "$meta": "searchScore"
31      }
32    }
33  },
34  {
35    "$setWindowFields": {
36      "output": {
37        "maxScore": {
38          "$max": "$score"
39        }
40      }
41    }
42  },
43  {
44    "$addFields": {
45      "normalizedScore": {
46        "$divide": [
47          "$score", "$maxScore"
48        ]
49      }
50    }
51  },
52  {
53    "$project": {
54      "_id": 0,
55      "title": 1,
56      "score": 1,
57      "maxScore": 1,
58      "normalizedScore": 1
59    }
60}])
1[
2    {
3      title: 'Men...',
4      score: 23.431293487548828,
5      maxScore: 23.431293487548828,
6      normalizedScore: 1
7    },
8    {
9      title: '12 Angry Men',
10      score: 22.080968856811523,
11      maxScore: 23.431293487548828,
12      normalizedScore: 0.9423708882544255
13    },
14    {
15      title: 'X-Men',
16      score: 21.34803581237793,
17      maxScore: 23.431293487548828,
18      normalizedScore: 0.911090795039637
19    },
20    {
21      title: 'X-Men',
22      score: 21.34803581237793,
23      maxScore: 23.431293487548828,
24      normalizedScore: 0.911090795039637
25    },
26    {
27      title: 'Matchstick Men',
28      score: 21.05954933166504,
29      maxScore: 23.431293487548828,
30      normalizedScore: 0.8987787781692841
31    }
32]
1db.movies.aggregate([{
2    "$search": {
3      "text": {
4        "path": "title",
5        "query": "shop",
6        "score": {
7          "function":{
8            "gauss": {
9              "path": {
10                "value": "imdb.rating",
11                "undefined": 4.6
12              },
13              "origin": 9.5,
14              "scale": 5,
15              "offset": 0,
16              "decay": 0.5
17            }
18          }
19        }
20      }
21    }
22  },
23  {
24    "$limit": 5
25  },
26  {
27    "$addFields": {
28      "score": {
29        "$meta": "searchScore"
30      }
31    }
32  },
33  {
34    "$setWindowFields": {
35      "output": {
36        "maxScore": {
37          "$max": "$score"
38        }
39      }
40    }
41  },
42  {
43    "$addFields": {
44      "normalizedScore": {
45        "$divide": [
46          "$score", "$maxScore"
47        ]
48      }
49    }
50  },
51  {
52    "$project": {
53      "_id": 0,
54      "title": 1,
55      "score": 1,
56      "maxScore": 1,
57      "normalizedScore": 1
58    }
59}])
1[
2    {
3      title: 'The Shop Around the Corner',
4      score: 0.9471074342727661,
5      maxScore: 0.9471074342727661,
6      normalizedScore: 1
7    },
8    {
9      title: 'Exit Through the Gift Shop',
10      score: 0.9471074342727661,
11      maxScore: 0.9471074342727661,
12      normalizedScore: 1
13    },
14    {
15      title: 'The Shop on Main Street',
16      score: 0.9395227432250977,
17      maxScore: 0.9471074342727661,
18      normalizedScore: 0.9919917310611205
19    },
20    {
21      title: 'Chop Shop',
22      score: 0.8849083781242371,
23      maxScore: 0.9471074342727661,
24      normalizedScore: 0.9343273488331464
25    },
26    {
27      title: 'Little Shop of Horrors',
28      score: 0.8290896415710449,
29      maxScore: 0.9471074342727661,
30      normalizedScore: 0.8753913353110349
31    }
32]
1db.movies.aggregate([{
2    "$search": {
3      "text": {
4        "path": "title",
5        "query": "men",
6        "score": {
7          "function":{
8            "path": {
9              "value": "imdb.rating",
10              "undefined": 4.6
11            }
12          }
13        }
14      }
15    }
16  },
17  {
18    "$limit": 5
19  },
20  {
21    "$addFields": {
22      "score": {
23        "$meta": "searchScore"
24      }
25    }
26  },
27  {
28    "$setWindowFields": {
29      "output": {
30        "maxScore": {
31          "$max": "$score"
32        }
33      }
34    }
35  },
36  {
37    "$addFields": {
38      "normalizedScore": {
39        "$divide": [
40          "$score", "$maxScore"
41        ]
42      }
43    }
44  },
45  {
46    "$project": {
47      "_id": 0,
48      "title": 1,
49      "score": 1,
50      "maxScore": 1,
51      "normalizedScore": 1
52    }
53}])
1[
2    {
3      title: '12 Angry Men',
4      score: 8.899999618530273,
5      maxScore: 8.899999618530273,
6      normalizedScore: 1
7    },
8    {
9      title: 'The Men Who Built America',
10      score: 8.600000381469727,
11      maxScore: 8.899999618530273,
12      normalizedScore: 0.9662922191102197
13    },
14    {
15      title: 'No Country for Old Men',
16      score: 8.100000381469727,
17      maxScore: 8.899999618530273,
18      normalizedScore: 0.9101124414213563
19    },
20    {
21      title: 'X-Men: Days of Future Past',
22      score: 8.100000381469727,
23      maxScore: 8.899999618530273,
24      normalizedScore: 0.9101124414213563
25    },
26    {
27      title: 'The Best of Men',
28      score: 8.100000381469727,
29      maxScore: 8.899999618530273,
30      normalizedScore: 0.9101124414213563
31    }
32]
1db.movies.aggregate([{
2    "$search": {
3        "text": {
4          "path": "title",
5          "query": "men",
6          "score": {
7            "function": {
8              "log": {
9                "path": {
10                "value": "imdb.rating",
11                "undefined": 10
12                }
13              }
14            }
15          }
16        }
17      }
18    },
19    {
20      "$limit": 5
21    },
22    {
23      "$addFields": {
24        "score": {
25          "$meta": "searchScore"
26        }
27      }
28    },
29    {
30      "$setWindowFields": {
31        "output": {
32          "maxScore": {
33            "$max": "$score"
34          }
35        }
36      }
37    },
38    {
39      "$addFields": {
40        "normalizedScore": {
41          "$divide": [
42              "$score", "$maxScore"
43        ]
44        }
45      }
46    },
47    {
48      "$project": {
49        "_id": 0,
50        "title": 1,
51        "score": 1,
52        "maxScore": 1,
53        "normalizedScore": 1
54      }
55    }
56])
1[
2    {
3        title: '12 Angry Men',
4        score: 0.9493899941444397,
5        maxScore: 0.9493899941444397,
6        normalizedScore: 1
7    },
8    {
9        title: 'The Men Who Built America',
10        score: 0.9344984292984009,
11        maxScore: 0.9493899941444397,
12        normalizedScore: 0.9843145968064908
13    },
14    {
15        title: 'No Country for Old Men',
16        score: 0.9084849953651428,
17        maxScore: 0.9493899941444397,
18        normalizedScore: 0.9569144408182233
19    },
20    {
21        title: 'X-Men: Days of Future Past',
22        score: 0.9084849953651428,
23        maxScore: 0.9493899941444397,
24        normalizedScore: 0.9569144408182233
25    },
26    {
27        title: 'The Best of Men',
28        score: 0.9084849953651428,
29        maxScore: 0.9493899941444397,
30        normalizedScore: 0.9569144408182233
31    }
32]

Los resultados de la búsqueda en MongoDB Search incluyen las siguientes puntuaciones:

  • La puntuación modificada para la query $search en el campo score de la etapa $addFields.

  • La puntuación máxima asignada a los documentos en los resultados en el campo maxScore de la etapa $setWindowFields.

  • The normalized score in the normalizedScore field from the $addFields stage, which is computed by dividing the modified score in $score by the maximum score in $maxScore using $divide.

Continuar Aprendiendo

Para aprender más sobre consultas compuestas usando MongoDB Search, haz la Unidad 9 del Curso Intro A MongoDB en MongoDB University. La unidad de 1.5 horas incluye una descripción general de MongoDB Search y lecciones sobre la creación de índices de MongoDB Search, la ejecución de $search consultas utilizando operadores compuestos y la agrupación de resultados utilizando facet (operador de búsqueda de MongoDB).

Volver

Mejorar la precisión

Next

Búsqueda híbrida

En esta página