今天看了一下proximity相关的论文An Exploration of Proximity Measures in Information Retrieval

前几天在做广告bidphase相关的东西，用到几个和proximity相关的feature，了解了一下这个技术在搜索中的运用。现在的搜索引擎应该都支持proximity了，这个只需要在建立index的时候代入doc中各个term的位置信息就可以了。一般来说，proximity是比较耗时间的，所以一般都放在第二阶段rank来使用（第一阶段用用vector space model之类的，算算TFIDF）。

回想起之前在引擎组写的rank插件，静态分+动态分的实现模型，其中的动态分数就是使用的proximity信息。而静态分一般都使用TFIDF或者BM25来事先算好（用TFIDF或者BM25事先计算好倒排表的term与文档之间的静态分）。

而关于proximity，论文中提到了5种常用的方法，一般实际使用中，还可以考虑query term的顺序问题。

论文的5种方法中MinCover的计算不是很直观，但是论文给出了一种线性的计算方法，考虑query term长度K，文档长度N，一般来说N>>K，由于K很小，所以这样方法相当于N的线性，具体的计算方法可以参看论文。

An Exploration of Proximity Measures in Information Retrieval

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