很多变量都可以影响用户对于度假屋的选择， 也许用户希望离市中心近点，但如果价格足够便宜，也有可能选择一个更远的住处，也有可能反过来是正确的：愿意为最好的位置付更多的价钱。

如果我们添加过滤器排除所有市中心方圆 1 千米以外的度假屋，或排除所有每晚价格超过 £100 英镑的，我们可能会将用户愿意考虑妥协的那些选择排除在外。

function_score 查询会提供一组 衰减函数（decay functions） ， 让我们有能力在两个滑动标准，如地点和价格，之间权衡。

有三种衰减函数—— linear 、 exp 和 gauss （线性、指数和高斯函数），它们可以操作数值、时间以及经纬度地理坐标点这样的字段。所有三个函数都能接受以下参数：

这三个函数的唯一区别就是它们衰减曲线的形状，用图来说明会更为直观（参见 图 33 “衰减函数曲线” ）。

图 33. 衰减函数曲线

图 图 33 “衰减函数曲线” 中所有曲线的原点 origin （即中心点）的值都是 40 ， offset 是 5 ，也就是在范围 40 - 5 <= value <= 40 + 5 内的所有值都会被当作原点 origin 处理——所有这些点的评分都是满分 1.0 。

在此范围之外，评分开始衰减，衰减率由 scale 值（此例中的值为 5 ）和 衰减值 decay （此例中为默认值 0.5 ）共同决定。结果是所有三个曲线在 origin +/- (offset + scale) 处的评分都是 0.5 ，即点 30 和 50 处。

linear 、 exp 和 gauss （线性、指数和高斯）函数三者之间的区别在于范围（ origin +/- (offset + scale) ）之外的曲线形状：

选择曲线的依据完全由期望评分 _score 的衰减速率来决定，即距原点 origin 的值。

回到我们的例子：用户希望租一个离伦敦市中心近（ { "lat": 51.50, "lon": 0.12} ）且每晚不超过 £100 英镑的度假屋，而且与距离相比， 我们的用户对价格更为敏感，这样查询可以写成：

GET /_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "functions": [
        {
          "gauss": {
            "location": { 
              "origin": { "lat": 51.5, "lon": 0.12 },
              "offset": "2km",
              "scale":  "3km"
            }
          }
        },
        {
          "gauss": {
            "price": { 
              "origin": "50", 
              "offset": "50",
              "scale":  "20"
            }
          },
          "weight": 2 
        }
      ]
    }
  }
}

location 语句可以简单理解为：