一.简介
寻找匹配的文档是构建优质搜索体验的关键步骤，但这仅仅是第一步。大多数用户不愿意通过逐页翻阅搜索结果来找到想要的文档。根据一般经验，仅有10%的用户在网页搜索中有意愿继续翻阅第一页以后的搜索结果，仅有1%的用户会翻看到第三页结果。Solr实现了搜索结果排序，最佳的结果位于列表顶端。它会计算每个文档的相关度得分，并从高到低对搜索解决进行排序。
二.默认相似度
solr的相似度得分基于Similarity类。这个类被定义为一个预置字段。Similarity是一个Java类，它根据给定的查询定义了搜索结果相关度得分的计算方法，可以自定义。
默认情况下，solr使用lucene相应的DefaultSimilarity类。这个类使用两段检索模型来计算相似度。首先，使用布尔模型过滤出不符合用户查询的所有文档。然后，使用向量空间模型通过计算和绘制将查询条件和命中的文档转化为向量，在此基础上计算相似度得分。每个文档的相似度得分基于查询向量与文档向量的夹角余弦值【余弦相似度】。余弦值为1，表示完美匹配；余弦值为0，表示无相似性。
三.计算算法
Score(q,d) = ∑(tf(t in d) * idf(t)2 * t.getBoost() * norm(t,d)) * coord(q,d) * queryNorm(q)
t in q
详解：
t = 词项；d = 文档；q = 查询；f = 字段
tf：词频
词频指特定词项在待匹配文档中出现的次数，表示了文档与该词项的匹配程度。一般情况下，若主题在文档中出现多次，则被认为该文档与特定主题更相关。但是，某一词项在文档中的出现次数为10，并不意味着该文档的相关度提升10倍，一般去次数的开平方来计算tf，不同词性对相关度影响较大，像“的”、“了”之类的词在每个文档中出现的次数都普遍较多，应该忽略或降低其影响，这就引入了idf。
idf：逆文档频率
查询词项并非都是平等的，在匹配查询中，较少见的词比常见词具有更好的区分度。因为idf表示词项同时出现在查询和文档中，因此在相关度计算中需要求平方。词频和逆文档频率在相关度计算中起到了相互平衡的作用。词频奖励了在一个文档中出现多次的词项，而逆文档频率惩罚了在多个文档中普遍出现的词项。例如，在英语中的常见词：the,a,of等在任何文档中几乎都会频繁出现，逆文档频率最终会拉低因词频过高而造成的相关度得分。
t.getBoost：词项权重
当有功能需求时，可以在索引阶段或查询阶段相应的调整这些字段或词项的权重以适应功能的需要。例如：title:solr^2.5 AND description:action。
备注：默认权重1.0，若权重小于1.0表示惩罚特定词项。
norm：字段规范化
字段规范是以每个文档为基础的特定字段重要性的因子组合。字段规范在索引创建时进行计算，其表示为solr索引中每个字段的一个附加字节。包含有文档被索引时的权重值、字段被索引时的权重值、惩罚长文档的同时提升短文档的长度归一化【前提是给定关键词在长文档中出现的次数更多，因此要降低因文档长短导致出现比例不同造成的差异】。
d.getBoost()分量表示发送至solr的文档权重，f.getBoost()分量表示字段的权重。solr允许同一个字段被多次添加到文档【执行的背后是将字段的每个单独条目映射到同一个底层的lucene字段】。由于重复的字段最终被映射到同一个底层字段，因此如果该字段存在多个副本，f.getBoost()会成为多个相同名称字段的每个权重相乘的积。除了索引阶段的权重设置之外，长度归一参数也被纳入到字段规范中。长度归一参数取值等于字段中词项数量的平方根。特别注意，文档权重在内部执行时会被赋给该文档的每个字段作为权重。因此，设置文档权重与为该文档中每个字段赋予文档相同的权重值是等价的。所有文档的权重最终存储在各自文档的每个字段规范中。长度归一化的目的是为了调整长度不同的文档。通常，特定词项在长文档中出现的次数比短文档多，通过归一化可以消除较长文档的这一优势。
coord：协调因子
用于平衡每个文档匹配的查询词项的数量。协调因子的理念是，所有的事物是平等的，包含很多查询词项的文档应该比只包含几个查询词项的其它文档得分更高。
queryNorm：查询规范化
由于同一个queryNorm应用于所有的文档，因此它不影响总体的相关度排序，它仅用于查询之间进行比较时得分计算的规范化因子。该因子是每个查询词项的权重平方之和，再将它与相关度的其余部分进行相乘，从而实现规范化。查询规范不应影响与给定查询相匹配的每个文档的相对权重。