索引時，搜索時可能影響詞條分數的因素是什麼

這個問題很少令人困惑。我是Lucene的新手，並閱讀文檔。我發現adding boost to a field，增加了領域的規範，從而增加了搜索時的詞條的得分。索引時，搜索時可能影響詞條分數的因素是什麼

I.E.在索引時增加字段可能會影響搜索時的分數。我的問題是，除了助推之外，還有其他方法可以做到這一點嗎？請指教。

簡短的回答，沒有。有三種類型的增強（文檔，字段和查詢）可用，並且，雖然影響分數的因素很多，但增強是您直接修改評分的途徑。如果你需要創建更復雜的定製來評分，你需要一種自定義的相似度來處理它。 – femtoRgon

非常精確。謝謝。 :) –

在Lucene 4.x之前，曾經有一個基於矢量空間模型的評分公式。

以下是有助於Lucene評分的因素。

1）Tf：術語頻率，即文檔中術語的頻率。

2）IDF：逆文檔頻率：那有項）日誌文件（集合大小/數「這個公式可能會有所不同

3）現場升壓：你所提到的一個。它同時提供索引

4）座標：。基於有多少查詢詞的得分系數指定的文檔中找到

5）曲eryNorm（q）是用於使查詢之間的分數具有可比性的標準化因子。這個因素不影響文檔的排名（因爲所有排文件由同一倍數），而只是試圖使來自不同的查詢分數（甚至不同的指數）相媲美

6）規範（T，d）封裝了一些（索引時間）提升和長度因子：

a）文檔增強 - 在將文檔添加到索引之前調用doc.setBoost（）來設置。

b）字段提升 - 通過在將字段添加到文檔之前調用field.setBoost（）來設置。

c）lengthNorm - 根據文檔中此字段的標記數將文檔添加到索引時計算的，以便較短的字段對分數貢獻更多。 LengthNorm由在索引處生效的相似性類來計算。

7）內提振：是項t在查詢q

搜索時間提升爲深入Lucene的默認計分公式知識：檢查文檔：Lucene Similarity

隨着新版本的Lucene 4.x，像BM25一樣引入了新的評分公式。有關詳細信息，請檢查Lucene 4.2 Similarity

子類可以實現類似的子類來定製上述所有因素的得分。這裏是一個Example...

2013-04-03 15:01:28 phani

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