2-6. Controlling Relevance

Databases that deal purely in structured data (such as dates, numbers, and string enums) have it easy: they just have to check whether a document (or a row, in a relational database) matches the query.

오직 구조화된 데이터(date, number, string enum)만을 다루는 데이터베이스는 쉽다. document(RDB에서 row)가 query에 일치하는지 여부만을 확인한다.

While Boolean yes/no matches are an essential part of full-text search, they are not enough by themselves. Instead, we also need to know how relevant each document is to the query. Full-text search engines have to not only find the matching documents, but also sort them by relevance.

일치 여부(yes/no)는 full-text 검색의 필수적인 부분이나, 그 자체로 충분하지 않다. 대신, 각 document가 query에 얼마나 관련 있는지 알아야 한다. full-text 검색 엔진은 일치하는 document를 검색할 뿐만 아니라, relevance에 의해 그들을 정렬한다.

Full-text relevance formulae, or similarity algorithms, combine several factors to produce a single relevance _score for each document. In this chapter, we examine the various moving parts and discuss how they can be controlled.

각 document에 대해 하나의 relevance _score 를 만들어 내기 위해, full-text relevance 수식이나 유사성 알고리즘(similarity algorithms)은 여러 가지 요소를 조합한다. 이 장에서, 다양한 유동적인 부분을 확인하고, 그들을 제어할 수 있는 방법에 대해 이야기할 것이다.

Of course, relevance is not just about full-text queries; it may need to take structured data into account as well. Perhaps we are looking for a vacation home with particular features (air-conditioning, sea view, free WiFi). The more features that a property has, the more relevant it is. Or perhaps we want to factor in sliding scales like recency, price, popularity, or distance, while still taking the relevance of a full-text query into account.

물론, relevance는 full-text query에 대한 것만은 아니다. 구조화된 데이터에서도 잘 고려할 필요가 있다. 에어컨, 바다가 보이는 전망, 무료 wifi 등의 특별한 기능을 가진 별장을 찾으려 한다면, 어떤 속성을 가진 기능이 더 많을수록, 더 적절할 것이다. 또는, 최근 방문일, 가격, 인기, 거리 등의 연동 요소를 원한다면, 여전히 full-text query의 relevance를 고려해야 한다.

All of this is possible thanks to the powerful scoring infrastructure available in Elasticsearch.

이 모든 것이, Elasticsearch에서 이용할 수 있는, 강력한 score 계산 구조 때문에, 가능하다.

We will start by looking at the theoretical side of how Lucene calculates relevance, and then move on to practical examples of how you can control the process.

lucene이 relevance를 계산하는 방법의 이론적인 부분을 살펴보면서 시작할 것이다. 그리고, 프로세스를 제어할 수 있는 방법의 실제적인 예제로 옮겨갈 것이다.