Elasticsearch提供了多种方法来计算文档之间的相似度。以下是几种常见的对比方法： . 使用term vectors：Elasticsearch为每个字段存储term vectors，这些term vectors包了文档中每个词项的信息。通过比较文档的term vectors，得出它们的相似度。 2. 使用近似算法：Elasticsearch提供了些近似算法（如sketch、MinHash和LSH），这些算法将文档表示为一系列的，用来计算文档之间的相似度。这些算法适用于大规模数据集的相似度计算。 3. 使用词向量模型：Elasticsearch还支持使用词向量模型（如Word2Vec或GloVe）来计算文档之间的相似度。通过将文档表示词向量平均或拼接，可以进行文档级别的相似度计算。 4. 使用BM25算法：Elasticsearch默认使用的评分法是BM25算法，它可以通过计算文档与查询之间的相关得到文档的相似度。BM25算法是在全文搜索领域广泛应用的一种评分算法。 来说，Elasticsearch提供了多种方法来计算文档之间的相似度，具体使用哪种方法取决于你的具体需求和数据结构。 [2023-12-08 11:37:03 | AI写代码神器 | 511点数解答]