如何在 Elasticsearch 中结合地理位置相关的评分？比如基于距离的评分

回答重点

在 Elasticsearch 中结合地理位置相关的评分，核心思路是使用 geo_distance_score 这一评分函数（Scrup replaced with function_score query since Elasticsearch 7.0）和 function_score 查询组合地理位置的距离评分。具体可以通过定义位于查询和评分之间的自定义评分函数，并结合文档中地理坐标字段来实现。

大致步骤如下：
1）定义一个 function_score 查询，在该查询中使用 geo_distance 函数计算距离。
2）指定地理坐标字段和查询参考的原点坐标。
3）定义评分策略，例如通过距离的倒数或者其他自定义方式来影响评分。

举个例子，假设我们有一个索引 locations，每个文档有一个地理位置字段 location。我们希望以某个参考点 lat: 40.0, lon: -70.0 为基准，评分按照距离倒数来计算。可以如下设置查询：

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "functions": [
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "200km",
            "location": {
              "lat": 40.0,
              "lon": -70.0
            },
            "weight": 1
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

该查询将所有文档按照距离原点的远近进行评分，距离越近分数越高。

扩展知识

1）function_score 查询：允许我们对查询的结果应用多个评分函数，以调整原始查询的评分。
2）geo_distance 函数：通过地理距离来影响文档评分，一般用于地理位置搜索。

进一步的扩展思路：
1）多级评分： 可以结合其他评分函数（例如，文档本身的相关性得分）和地理距离评分，设置多个 functions，并选择合适的 boost_mode 以确定如何组合这些评分。
2）权重调整： 可以设置 weight 参数来调整地理距离对最终评分的影响程度。
3）距离单位： geo_distance 函数支持各种测量单位，例如：m（米）、km（公里）、mi（英里）、nmi（海里）等，选择适当的单位可以更贴合实际需求。
4）自定义评分脚本： 利用 script_score 功能，可以用更复杂的脚本语言来自定义距离评分逻辑，实现更复杂的地理位置评分需求。

举个更复杂的例子，结合评分和其他字段的权重：

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "some_field": "some_value"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "geo_distance": {
              "distance": "100km",
              "location": {
                "lat": 40.0,
                "lon": -70.0
              }
            }
          },
          "weight": 2
        },
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "rating",
            "factor": 1.2,
            "modifier": "sqrt",
            "missing": 1
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}