Lucene/Solr打分机制的分析

本文详细介绍了TF-IDF模型的基本概念,包括项频率(tf)、逆文档频率(idf)、协调因子(coord)和域长度(fieldNorm)等关键组成部分。通过这些指标,可以有效地评估文档的相关性和重要性。

tf.idf模型

tf - 项频率 指一个项在一个文档中出现的次数。 出现越多,文档得分越高。(正比)

idf - 项在倒排文档中出现的频率 指一个项在索引中的所有文档间出现的次数。(一个文档里出现次数只计一次) 出现越多次,对文档得分贡献越少(反比)

coord - 协调因子 一个文档中包含越多的查询项,文档得分就越高。(正比)

fieldNorm - 域长度 域越短,则加权越大。(反比)


文档的得分与Query, 文档的索引方式相关。原始得分需要做归一化处理。比如除以最大文档得分,使得得分区间落在0与1.0之间。

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