similarity （相似度模型）

Elasticsearch 允许你为每一个字段配置一个得分算法或similarity（匹配算法）。similarity设置提供了一个简单的方式让你选择匹配算法，而不仅仅是默认的TF/IDF算法，比如可以选择BM25。

similarity主要用于text字段，但也可用于其他类型的字段。

自定义匹配算法可以通过修改内置匹配方法的参数来达到目的。要获取此专业选项更详细的解释，可以参考similarity module。

对于能跳出以上限制，而不用任何其他配置的匹配算法只有一下两种：

BM25：

Okapi BM25算法。这个算法是Elasticsearch和Lucene的默认算法。可以参考Pluggable Similarity Algorithms获取更详细的资料。

classic：

TF/IDF 算法，也是Elasticsearch和Lucene的默认算法之一。可以参考 Lucene’s Practical Scoring Function 获取更详细的资料。

similarity可以在字段第一次创建时在字段级别进行设置，如下：

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "default_field": { #1
          "type": "text"
        },
        "classic_field": {
          "type": "text",
          "similarity": "classic" #2
        }
      }
    }
  }
}
'

1	default_field 字段使用BM25匹配算法
2	classic_field 字段使用classic 匹配算法（即TF / IDF）