实现思路

以下是实现该功能的步骤：

1.索引酒店数据

首先需要将酒店数据（如名称、地址、价格、评分等）索引到 Elasticsearch。确保在索引时将位置数据（经纬度）存储为 geo_point 类型，以便计算距离。

2.使用 Function Score Query 进行综合排序

编写一个 Function Score Query，包含以下几个部分：

2.1. 查询条件

根据用户输入的关键词进行匹配查询，例如使用 match 或 multi_match 查询。

2.2. 距离打分

使用 geo_distance 函数计算酒店与用户指定位置的距离，并根据距离对酒店进行打分。可以使用线性、指数或对数衰减函数来控制距离对打分的影响。

2.3. 价格打分

使用脚本函数（script_score）根据酒店价格对文档进行打分。可以编写一个简单的脚本来实现价格与得分之间的转换，例如使用价格的倒数作为得分。

2.4. 评分打分

同样使用脚本函数（script_score），根据酒店评分对文档进行打分。可以直接将评分作为得分，或者对评分进行加权处理。

2.5. 综合打分

使用 score_mode 和 boost_mode 参数控制不同打分函数之间的组合方式。例如，可以将距离、价格和评分的得分相加或相乘以得到综合得分。

例子

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "multi_match": {
          "query": "用户输入的关键词",
          "fields": ["name", "description"]
        }
      },
      "functions": [
        {
          "geo_distance": {
            "field": "location",
            "origin": "用户指定的经纬度",
            "scale": "1km",
            "offset": "0",
            "decay": 0.5
          }
        },
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "1 / doc['price'].value"
            }
          }
        },
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "doc['rating'].value * 10"
            }
          }
        }
      ],
      "score_mode": "sum",
      "boost_mode": "replace"
    }
  },
  "size": 10
}

这个查询示例将根据距离、价格和评分对酒店进行综