lucene 的评分机制 elasticsearch是基于lucene的，所以他的评分机制也是基于lucene的。评分就是我们搜索的短语和索引中每篇文档的相关度打分。 如果没有干预评分算法的时候，每次查询，lucene会基于一个评分算法来计算所有文档和搜索语句的相关评分。 使用lucene的评分 ...

首先，需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和，当然还有权重的因素。其中每一项的意思如下表所示： 表3.5 评分公式中的因子 评分因子 描 述 ...

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ElasticSearch源码解析（五）：排序（评分公式） 转载自：http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948 一、目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择 ...

Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello ...

分词和查询都是以词项为基本单位，词项是词条化的结果。在Lucene中分词主要依靠Analyzer类解析实现。Analyzer类是一个抽象类，分词的具体规则是由子类实现的，所以对于不同的语言规则，要有不同的分词器 1. StopAnalyzer ...

1.针对多个域的一次性查询 1.1.三种方案 使用lucene构造搜索引擎的时候，如果要针对多个域进行一次性查询，一般来说有三种方法： 第一种实现方法是创建多值的全包含域的文本进行索引，这个方案最简单。但是这个防范有个缺点：你不能直接对每个域的加权进行控制 ...

1． 评分机制详解 1.1． 评分机制 TF\IDF 1.1.1 算法介绍 relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document ...