MySQL全文搜索分數解釋

我一直在嘗試全文搜索，並且很好奇Score值的含義。例如，我有以下查詢：MySQL全文搜索分數解釋

SELECT table. * , 
MATCH (
col1, col2, col3 
) 
AGAINST (
'+(Term1) +(Term1)' 
) AS Score 
FROM table 
WHERE MATCH (
col1, col2, col3 
) 
AGAINST (
'+(Term1) +(Term1)' 
)

在結果分數我已經看到了結果，對於一個查詢，以11.166275978088 0.4667041301727之間。我知道這是MySQL關聯的想法（重量越高）。

我沒有得到的是MySQL如何得到該分數。爲什麼數字不是以小數或其他方式返回？

如果我運行查詢「IN BOOLEAN MODE」，得分總是返回1還是0？所有的結果都不是1嗎？

只是希望一些啓示。謝謝。

來源

2008-10-23 Eric Lamb

通常，相關性基於每行與搜索詞相匹配的次數。確切的值將取決於很多事情，但它確實只是在同一個查詢中與其他相關值進行比較而言很重要。

如果你真的想要它背後的數學，你可以在internals manual找到它。

來源

2008-10-23 15:36:41

我可以向客戶顯示值11.166275978088爲「相關性11％」嗎？ – 2009-05-18 17:37:07

以查詢「word1 word2」爲例。

BOOLEAN模式表示您的整個查詢與文檔匹配（例如，它包含word1和word2）。布爾模式是嚴格匹配的。

通常使用的公式是基於向量空間模型的搜索。非常簡單，它會計算出兩個度量來確定一個單詞對查詢的重要程度。術語頻率（在文檔中經常出現的術語比其他術語更重要）和逆文檔頻率（許多文檔中出現的術語的權重低於少數文檔中出現的術語）。這被稱爲，並被用作向量空間模型的基礎。這些分數構成了Vector Space Model的基礎，其他人可以徹底解釋。 :)

來源

2008-10-24 11:57:54

MySQL全文搜索分數解釋

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