文章转自：http://blog.csdn.net/duck_genuine/article/details/6257540首先说一下lucene对文档的评分规则： score(q,d) = coord(q,d) · que ...
文章转自：http://blog.csdn.net/duck_genuine/article/details/6257540
首先说一下lucene对文档的评分规则：
| score(q,d) = coord(q,d) · queryNorm(q) · | ∑ | ( tf(t in d) · idf(t)2 · t.getBoost() · norm(t,d) ) |
具体可以查看相关文章：http://blog.chenlb.com/2009/08/lucene-scoring-architecture.html
这里先考虑三个因素coord(q,d)与tf(t in d)，当查询串中，命中的词越多，coord计算的值则越大，某个词在文档中出现的次数越多则tf的值越大。还有就是norm(t,d)，这个主要是文档boost与字段boost的影响。值越大，对整体评分的影响越重。
首先说tf对搜索结果的影响：
这里是在于本站使用的搜索评分开始是默认的评分器的情况下，但发现有些不足之处。因为站内搜索主要是视频的标题与标签。对于一个视频文档来说，标题或者与标签重复的词本身就是无意义的，比如标题为"美女美女美女美女"，标签为“美女”，如果让tf 的作用变大，明显示会使得它的评分更大，而其实并不是视频网站想要的效果。因为我们更想让它更加发散，这样，用户的点击率才会高。所以我们应该让所有命中词的文档的tf 不受频率的影响，使其tf=1.0f;如下自定义的评分器
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原标题：自定义评分器Similarity,提高搜索体验(转)
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