Solr自定义排序

本文介绍了Solr中如何实现自定义排序,通过设置自定义字段来消除文本相关性打分的影响。同时提到了在添加数据时利用boost参数调整全局排序,详细列举了Solr支持的数学方法,并提供了相关资源链接。

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使用Solr搭建搜索引擎很容易,但是如何制定合理的打分规则(boost)做排序却是一个很头痛的事情。Solr本身的排序打分规则是继承自Lucene的文本相关度的打分即boost,这一套算法对于通用的提供全文检索的服务来讲,已经够用了,但是对于一些专门领域的搜索来讲,文本相关度的打分是不合适的。
如何来定制适合自身业务的排序打分规则(boost)呢?经过这段时间的思考与实践,想到了如下三个方法


1、定制Lucene的boost算法,加入自己希望的业务规则;
2、使用Solr的edismax实现的方法,通过bf查询配置来影响boost打分。
3、在建索引的schema时设置一个字段做排序字段,通过它来影响文档的总体boost打分。
上面每一种方法都有其优劣,下面分析一下各自的优劣。
4.   添加数据的时候对每个文档进行boost设置,来影响打分规则。


第一种方法技术难度要求较高,需要读懂Lucene的boost打分算法,在代码层做定制.
第二种方式就简单不少,不过因为受限于edismax提供的方法,所以有些局限性。

第三种排序可完全消除文本相关性打分的影响,文本检索匹配逻辑只负责找到匹配的项,排序由自定义字段处理。

第四种局限性大,是在添加数据的时候就直接设置boost打分来影响全局的排序。

下面结合最近使用Solr的实践,着重介绍一下通过使用Solr的DisMaxQParserPlugin通过配置来制定结果文档打分规则。
DisMaxQParserPlugin提供在针对文本boost打分上,支持搜索多个schema索引字段,并针对每一个字段设置不同的boost权限。 <
内容概要:本文探讨了基于 TensorFlow 序列模型的 DNA 存储纠错编码方案设计。首先介绍了 DNA 存储技术的背景、优势(超高存储密度、超长保存时间低能耗)及其面临的挑战(高成本、高错误率低读写速度)。接着阐述了纠错编码的基础知识,包括奇偶校验码、汉明码循环冗余校验码,并分析了它们在 DNA 存储中的应用。随后详细描述了 TensorFlow 序列模型,特别是 LSTM、GRU RNN 的原理及其实现方法。基于这些模型,提出了针对 DNA 存储的纠错编码方案,涵盖数据预处理、模型架构选择、训练过程评估指标。优化策略包括增加 LSTM 层数、引入双向 LSTM、应用正则化方法调整超参数等。最后,通过实验验证了方案的有效性,并讨论了实际应用中的优势与局限性。 适合人群:对 DNA 存储技术机器学习感兴趣的科研人员、生物信息学专家以及从事大数据存储计算的技术人员。 使用场景及目标:①帮助研究人员理解如何利用深度学习技术提升 DNA 存储系统的纠错能力;②为开发更高效的 DNA 存储解决方案提供理论支持技术指导;③促进跨学科合作,推动 DNA 存储技术在生物医学、大数据存储等领域的应用。 其他说明:本文不仅介绍了具体的模型构建优化方法,还分享了实际案例研究的经验,强调了数据预处理的重要性、模型优化策略的有效性实验控制的严格性。同时,展望了未来可能的技术发展方向社会伦理挑战,提出了对未来研究的建议,包括探索新模型架构、增强模型可解释性、丰富训练数据拓展应用场景。
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