使用ElasticSearch我尝试使用minimum_should_match上的Terms Query选项来查找long列表X%与long类似的文档{
"filter": {
"fquery": {
"query": {
"terms": {
"mynum": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 13],
"minimum_should_match": "90%",
"disable_coord": False
}
}
}
}
}
我查询的列表。
e.g：
mynum将匹配两个带有[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
列表的文档：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12]
和
10这是正确的，因为第一个文档末尾有13，而查询包含11而第二个文档包含13，其中查询包含90% {1}}。
这意味着我的查询列表中的10个数字中的1个在返回的文档中是不同的，并且相当于查询中允许的minimum_should_match相似度（11）值。
现在我遇到的问题是我希望这种行为在某种意义上是不同的，因为第二个文件更长并且有11个数字代替10，所以理想情况下差异水平应该更高，因为它实际上不在查询列表中的两个值12和(list1) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 13]
。 e.g：
而不是计算交叉点：
(list2) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12]
使用：
10%这是list2差异
应该说，由于list1长于(list2) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12]
，因此交叉点应为：
(list1) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 13]
使用：
12%这是[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, , , , 13]
差异
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 13]
而不是：
{{1}}