Lucene.Net 2.3.1开发介绍 —— 三、索引（四）

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本文探讨了 Lucene.Net 中索引对搜索排序的影响，重点分析了文档权重的作用及其调整方法，并通过示例代码展示了不同权重设置对搜索结果排序的具体影响。

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原文: Lucene.Net 2.3.1开发介绍 —— 三、索引（四）

4、索引对搜索排序的影响

搜索的时候，同一个搜索关键字和同一份索引，决定了一个结果，不但决定了结果的集合，也确定了结果的顺序。那个这个结果是怎么得出来的？这个顺序又是怎么排的呢？这两个问题不是本节讨论的重点，但是这两个问题却关系到本节要讨论的，索引对结果的影响问题。在不使用字段排序的情况下，Lucene.Net默认是按文档的得分来排序的，这个公式看着很复杂，感觉像是大学时高数书上的那些个公式，其实说清楚了也简单。

关于文档排序有几个要素：

（1）、查询词在文档中出现的频率，就是一个文档中包含了几个查询词，然后再开个平方，这个很好理解；

（2）、反转文档频率，这个复杂一点。影响它的有两个因素，一个是包含查询词的文档总数，一个是文档的整体数量。比如，现在的索引文件有1000个文档，而现在搜索的关键字“博客园”，能找到499个文档包含它。那么就会拿文档总数除以包含关键字的文档数，这里包含关键字的文档数加了1，是防止一个也没找到，出现除以0的情况。这样，在这个例子中，就会得到结果2。然后再对这个2进行log操作，操作完了再加1。这样就得到值了。可以看出，文档总数越多，包含关键字的文档越少，那么这个值就越大。

（3）、权重，很多书上叫激励因子，我喜欢叫权重。这个就是我们索引的时候能够调整的值。本节也就是对这个分析。

（4）、保有率。这个名字比较难起，我就照着城市汽车保有率起一个吧。意思呢就是，按照分词结果，一个Field如果含有100个词，那么就会把100开平方，得到10，然后再拿1除以这个10，得到0.1。

这里就不详细论述了，下面进入本节的重点。

1、什么是索引的权重？

从上面看出，有4个部分影响了文档的得分，那么，它们是乘积关系，所以权重对文档排序影响很大。什么是权重呢？就是你可以根据文档内容的好坏，设置好的文档权重高，设置差的文档权重低，是一个调节排序的因子，而不用在搜索是按字段排序。

2、怎么调整权重？

在Lucene.Net中怎么调整权重呢？在不修改评分公式的前提下，可以通过设置Boost来控制权重的值。这个过程在索引文档的时候就进行了，一旦文档被写入，这个值就不可更改了，除非删了重新建一个。调整权重也有两种调法，来仔细分析下设置权重如何影响排序的。

2.1 Document的boost

对以前的代码做个修改，变成代码2.1.1。

代码2.1.1
1

using System;
2

using System.Collections.Generic;
3

using Lucene.Net.Analysis;
4

using Lucene.Net.Analysis.Standard;
5

using Lucene.Net.Documents;
6

using Lucene.Net.Index;
7

using Lucene.Net.QueryParsers;
8

using Lucene.Net.Search;
9

using NUnit.Framework;
10

namespace Test
12

{
13

[TestFixture]
14

public class StandardAnalyzerCaseTest
15

{
16

/**//// <summary>
17

/// 执行测试的入口
18

/// </summary>
19

[Test]
20

public void SearcherTest()
21

{
22

Index();
23

List<string> list = new List<string>()

{ "测试" };
24

for (int i = 0; i < list.Count; i++)
25

{
26

Console.WriteLine("搜索词：" + list[i]);
27

Console.WriteLine("结果：");
28

Searcher(list[i]);
29

Console.WriteLine("-----------------------------------");
30

}
31

}
32

/**//// <summary>
34

/// 搜索
35

/// </summary>
36

/// <param name="querystring">搜索输入</param>
37

private void Searcher(string querystring)
38

{
39

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
40

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("IndexDirectory");
41

QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
42

Query query = parser.Parse(querystring);
43

Hits hits = searcher.Search(query);
44

for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
45

{
46

Document doc = hits.Doc(i);
47

Console.WriteLine(doc.Get("content") + "_得分：" + hits.Score(i).ToString("f2"));
49

}
50

}
51

/**//// <summary>
53

/// 索引数据
54

/// </summary>
55

private void Index()
56

{
57

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
58

IndexWriter writer = new IndexWriter("IndexDirectory", analyzer, true);
59

AddDocument(writer, "测试标题一", "测试内容一", 1.0f);
60

AddDocument(writer, "测试标题二", "测试内容二", 1.0f);
61

AddDocument(writer, "测试标题三", "测试内容三", 1.0f);
62

AddDocument(writer, "测试标题四", "测试内容四", 1.0f);
63

writer.Optimize();
64

writer.Close();
65

}
66

/**//// <summary>
67

/// 为索引准备数据
68

/// </summary>
69

/// <param name="writer">索引实例</param>
70

/// <param name="content">需要索引的数据</param>
71

void AddDocument(IndexWriter writer, string title, string content, float boost)
72

{
73

Document document = new Document();
74

document.Add(new Field("title", title, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
75

document.Add(new Field("content", content, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
76

document.SetBoost(boost);
77

writer.AddDocument(document);
78

}
79

}
80

}

测试，输出：

搜索词：测试
结果：
测试内容一_得分：0.68
测试内容二_得分：0.68
测试内容三_得分：0.68
测试内容四_得分：0.68
-----------------------------------

这个在预料之中，在得分相同的情况下，是按照加入的顺序排的。现在把索引部分代码换成代码 2.1.2。

代码2.1.2
1

/**//// <summary>
2

/// 索引数据
3

/// </summary>
4

private void Index()
5

{
6

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
7

IndexWriter writer = new IndexWriter("IndexDirectory", analyzer, true);
8

AddDocument(writer, "测试标题一", "测试内容一111", 1.0f);
9

AddDocument(writer, "测试标题二", "测试内容二11", 1.0f);
10

AddDocument(writer, "测试标题三", "测试内容三1", 1.0f);
11

AddDocument(writer, "测试标题四", "测试内容四", 1.0f);
12

writer.Optimize();
13

writer.Close();
14

}

测试结果：

搜索词：测试
结果：
测试内容四_得分：0.68
测试内容一111_得分：0.58
测试内容二11_得分：0.58
测试内容三1_得分：0.58
-----------------------------------

-----------------------------------

因为数字部分都是同一个分词，所以前三个都一样，这个也好理解，这样就理解了为什么一般文字越多，排得越后了。现在词的数量较少，改变数量对得分影响极大。

现在对boost的值调整一下,变成代码2.1.3。

代码2.1.3
1

/**//// <summary>
2

/// 索引数据
3

/// </summary>
4

private void Index()
5

{
6

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
7

IndexWriter writer = new IndexWriter("IndexDirectory", analyzer, true);
8

AddDocument(writer, "测试标题一", "测试内容一111", 1.3f);
9

AddDocument(writer, "测试标题二", "测试内容二11", 1.2f);
10

AddDocument(writer, "测试标题三", "测试内容三1", 1.1f);
11

AddDocument(writer, "测试标题四", "测试内容四", 1.0f);
12

writer.Optimize();
13

writer.Close();
14

}

测试结果：

搜索词：测试
结果：
测试内容一111_得分：0.78
测试内容二11_得分：0.68
测试内容三1_得分：0.68
测试内容四_得分：0.68
-----------------------------------

似乎，调整得小了点，结果影响并不是很大，只有调成1.3的对结果造成了比较大的影响，是不是调成1.3以上就会对结果产生比较大的影响呢？来试试代码2.1.4。

代码2.1.4
1

/**//// <summary>
2

/// 索引数据
3

/// </summary>
4

private void Index()
5

{
6

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
7

IndexWriter writer = new IndexWriter("IndexDirectory", analyzer, true);
8

AddDocument(writer, "测试标题一", "测试内容一111", 1.3f);
9

AddDocument(writer, "测试标题二", "测试内容二11", 1.4f);
10

AddDocument(writer, "测试标题三", "测试内容三1", 1.5f);
11

AddDocument(writer, "测试标题四", "测试内容四", 1.6f);
12

writer.Optimize();
13

writer.Close();
14

}

果然，尤其是文档含有词少的，影响更加明显，评分结果：

搜索词：测试
结果：
测试内容四_得分：0.97
测试内容一111_得分：0.78
测试内容二11_得分：0.78
测试内容三1_得分：0.78
-----------------------------------

现在先对以上数据分析一下，不难看出，得分越高的，对权重的敏感度越高，而相同的，就会比较迟钝。这样一般达不到我们想要的目地。当然在文档索引过程中出现索引文档Field包含相同词数的文档估计也不是很多。那这样区分有什么意义呢？