Solr/Lucene打分算法

叁歲伎倆 2022-06-18 11:20 134阅读 0赞

**摘要：** 检索模型也就是文档和查询词的相关度的评分方法。Lucene使用布尔模型来确定哪些文档匹配上查询词，使用向量空间模型（VSM）来对这些文档评分。

## 核心 ##

评分算法中的向量空间模型使用Tf-idf计算权重，对给定的词`t`和文档`x`，Tf(t,x)的值和词`t`在`x`中出现的次数正相关，而idf(t)的值和索引文档集合中包含词`t`的次数负相关。

## 相关名词 ##

*  tf/词频 *度量一个文档里词出现的频率*
 *  idf/逆向文件频率 *度量一个词出现在索引中的频率*
 *  coord 文档中发现的查询词的频率
 *  lengthNorm 根据索引列中的词总数来衡量一个词的重要度
 *  queryNorm 归一化的参数便于比较查询
 *  boost(index) 索引时的域的加权
 *  boost(query) 查询时的域的加权

### tf ###

函数： sqrt(freq)  
意义： 一个词在文档里出现的频率越高，则该文档的分值越高  
说明： 多次包含同一个词的文档的相关度更高

### idf ###

函数： log(numDocs(docFreq+1) +1  
意义： 一个词越多出现在不同的文档里，则它的分值越低  
说明： 常见词的重要性要低于不常见的词

### coord ###

函数： overlap/maxOverlap  
意义： 对于查询中的词，文档中包含这些词越多分值越高  
说明： 分值高的文档要更多地覆盖查询中的词

### lengthNorm ###

函数： 1/sqrt(numTerms)  
意义： 如果匹配上包含较少词的索引列中的词，则这个文档有较高的权重  
说明： 如果一个词在含有少量词的列中，则它比在包含较多词的列中的词更重要

### queryNorm ###

函数： 1/sqrt(sumOfSquaredWeights)  
意义： 和文档的相关性无关，只是为了让不同的查询之间的分值有可比性

## 总结 ##

打分算法为了达到如下效果：

*  包含所有搜索词的文档是好的
 *  匹配很少出现的词比常用词更好
 *  长文档不如短文档好
 *  多次提及搜索词的文档更好

从正常逻辑看，基本符合预期，但是对长文档的打低分有点奇怪。于是，Lucene允许你定义min/max，指定你认为的文档长度应该是什么范围，在这个区间，lengthNorm都是1.0，低于最小值或高于最大值，lengthNorm会以几何形式下降。

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