图解搜索过程

    总的来说，搜索过程就是将词典和倒排表信息从索引中读出来，根据用户输入的查询语句合并倒排表信息，得到结果文档集合以及打分计算的过程。接下来，图说搜索过程。

打分（score）公式说明：

• t：Term，这里的Term是指包含域信息的Term，也即title:hello和content:hello是不同的Term。

• coord(q,d)：一次搜索可能包含多个搜索词，而一篇文档中也可能包含多个搜索词，此项表示，当一篇文档中包含的搜索词越多，则此文档则打分越高。

• queryNorm(q)：计算每个查询条目的方差和，此值并不影响排序，而仅仅使得不同的query之间的分数可以比较。其公式如下：
  

  

• tf(t in d)：Term t在文档d中出现的词频。

• idf(t)：Term t在几篇文档中出现过。

• norm(t, d)：标准化因子，它包括三个参数：

• Document boost：此值越大，说明此文档越重要。

• Field boost：此域越大，说明此域越重要。

• lengthNorm(field) = (1.0 / Math.sqrt(numTerms))：一个域中包含的Term总数越多，也即文档越长，此值越小，文档越短，此值越大。
  

  

  

• 各类Boost值

• t.getBoost()：查询语句中每个词的权重，可以在查询中设定某个词更加重要，比如：common^4 hello，common的权重是hello的4倍。

• d.getBoost()：文档权重，在索引阶段写入nrm文件，表明某些文档比其他文档更重要。

• f.getBoost()：域的权重，在索引阶段写入nrm文件，表明某些域比其他的域更重要。

过程解说：

（1）IndexReader打开索引文件，读取并打开指向索引文件的流；

（2）用户输入查询语句；

（3）将查询语句转换为查询对象Query对象树；

（4）构造Weight对象树，用于计算词的权重Term Weight，也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分)；

（5）构造Scorer对象树，用于计算打分(TermScorer.score())；

（6）在构造Scorer对象树的过程中，其叶子节点的TermScorer会将词典和倒排表从索引中读出来；

（7） 构造SumScorer对象树，其是为了方便合并倒排表对Scorer对象树的从新组织，它的叶子节点仍为TermScorer，包含词典和倒排表。此步 将倒排表合并后得到结果文档集，并对结果文档计算打分公式中的蓝色部分。打分公式中的求和符合，并非简单的相加，而是根据子查询倒排表的合并方式(与或 非)来对子查询的打分求和，计算出父查询的打分；

（8）将收集的结果集合及打分返回给用户。

参考资料：

http://forfuture1978.iteye.com/blog/632815

http://forfuture1978.iteye.com/blog/609502