solr入门之权重排序方法初探之使用edismax改变权重
做搜索引擎避免不了排序问题,当排序没有要求时,solr有自己的排序打分机制及sorce字段
1.无特殊排序要求时,根据查询相关度来进行排序(solr自身规则)
2.当涉及到一个字段来进行相关度排序时,可以直接使用solr的sort功能来实现
3.对多个字段进行维度的综合打分排序(这个应该才是重点,内容)
使用Solr搭建搜索引擎很容易，但是如何制定合理的打分规则(boost)做排序却是一个很头痛的事情。Solr本身的排序打分规则是继承自 Lucene的文本相关度的打分即boost，这一套算法对于通用的提供全文检索的服务来讲，已经够用了，但是对于一些专门领域的搜索来讲，文本相关度的 打分是不合适的。
如何来定制适合自身业务的排序打分规则（boost）呢？经过这段时间的思考与实践，想到了如下三个方法
- 1、定制Lucene的boost算法，加入自己希望的业务规则；
- 2、使用Solr的edismax实现的方法，通过bf查询配置来影响boost打分。
- 3、在建索引的schema时设置一个字段做排序字段，通过它来影响文档的总体boost打分。
上面每一种方法都有其优劣，下面分析一下各自的优劣。
- 第一种方法技术难度要求较高，需要读懂Lucene的boost打分算法，在代码层做定制.
- 第二种方式就简单不少，不过因为受限于edismax提供的方法，所以有些局限性。
- 第三种排序可完全消除文本相关性打分的影响，文本检索匹配逻辑只负责打到匹配的项，排序由自定义字段处理。
上面是从网上收集的资料,可能还有别的解决办法,这里就不再说了.相对而言,我们付出成本最低的解决办法就是使用solr自身提供的权重计算方法 :
dismax和edismax来进行重新的权重计算排序.下面我们重点收集相关信息和对其进行真正的项目实践!
下面讲下dismax的主要参数qf，因为其他的参数没有去分析。不能乱讲。
qf
例如：qf=fieldOne^2.3 fieldTwo fieldThree^0.4,
qf 参数时指定solr从哪些field中搜索。像下面的话就只会在fieldOne，fieldTwo fieldThree这三个field中搜索。如果你还指定了q参数，比如q=“hadoop”，那么solr会认为是到 fieldOne，fieldTwo， fieldThree这三个field中搜索hadoop，这三个是并集的关系。生成的query为：fieldOne：hadoop^2.3 | fieldTwo:hadoop | fieldThree:hadoop^0.4 所以你定义了dismax的话，你的查询参数q就不要写成类似q=“title:hadoop”这样了。因为这样的话最终的查询 为：fieldOne：title:hadoop^2.3 | fieldTwo:title:hadoop | fieldThree:title:hadoop^0.4 除非你的这几个field里有“title:hadoop”这样的词存在，否则是查不到结果的。
http://blog.csdn.net/qing419925094/article/details/40924465
Solr 支持多种查询解析，给搜索引擎开发人员提供灵活的查询解析。Solr 中主要包含这几个查询解析器：标准查询解析器、DisMax 查询解析器，扩展 DisMax 查询解析器（eDisMax）
Dismax
Dismax handler比standard handler多如下功能：
- 以不同的权值来搜索多个field。
- 限制查询语法为一个小的集合并且用无语法错误。该特性是强制的并是不可配置的
- 整个搜索查询的自动的短语boosting
- 便利的查询boosting参数，通常同函数查询一块使用
- 能指定单词匹配的最少个数，这取决于查询串中的单词数.
Dismax query parser
这里提到的所有应用于dismax的也都适用于edismax，除非明确说明不适用。其实edismax就是打算在未来的发布版本中替代dismax的。
Lucene DisjunctionMaxQuery
dismax可以查询多个field，并且每个field使用不同的boost。这个功能是由lucene的DisjunctionMaxQuery查询 类型来支持。以下的讨论都是高级内容，不用刻意理解。只是记住dismax针对多个字段的查询会设置tie参数为0.1，这也是合理的选择。
举个例子。如果有一个简单查询rock。dismax可能会将它配置为DisjunctionMaxQuery为fieldA:rock2 fieldB:rock1.2 fieldC:rock0.5, 如果是boolean查询的话会跟这个查询有些不同，不同的地方也就是得分。类似的boolean查询的得分会基于这三个条文的总和，也就是 DisjunctionMaxQuery会使用每一个的最大值。针对多个字段查询同一个term的情况，并且有些字段相对于另一些字段更重要，那么 dismax应该更好的处理得分。API文档中的一个例子对这个特征的解释是，如果用户查询albino elephant，那么假如有一种情况是albino匹配一个字段，elephant匹配另一个字段，另一种情况是albino匹配两个字段，但是 elephant没有一个匹配，那么dismax保证第一种情况的得分高于第二种情况。 另一个dismax得分的难题就是tie参数，tie的取值是0-1，默认是0，在实践中设置为0.1效果最好。
Boosting:Automatic phrase boosting
dismax会把phrase查询也就是引号引起来的查询进行转换，来改进得分。例如查询billy joel 会转换为+(billy joel) "billy joel"也就是说，如果一个文档包含billy joel，那么它不仅匹配原始term而且还匹配billy和joel，也就是匹配三个term，如果另一个文档不匹配短语billy joel，只是含有两个单词，那么lucene的得分算法会给第一个文档更高的得分。
Configuring automatic phrase boosting
automatic phrase boosting默认是不启用的。要使用的话可以使用pf参数，就是phrase fields的缩写。语法与qf相同。用相同的值作为开始并做相应的调整，从qf到pf变化通常的原因有以下几点：
- 使用不同的boost因素让短语增强的影响没有压倒性。一些经验可以来引导你做这些调整。
- 忽略那些只有一个term的字段。比如唯一标识字段。
- 忽略那些含有太大的文本值的字段，因为它可能全使查询效率大大降低。
- 使用一个具体相同值，但是使用不同analyzed的字段来替换这个字段
同样的强烈推荐使用common-grams和shingling来提高执行效率。
Phrase slop configuration
phrase slop就是短语后跟一个波浪线和一个数字，就像这样"billy joel"~1 对于所有明确指定的短语查询dismax会自动添加两个参数来设置slop：qs和phrase boosting：ps，如果slop没有指定那么就相当于是0。 10
Partial phrase boosting
如果查询的是两个单词，那么edismax支持增强为连续的单词对，如果是三个单词，那么可以增强三倍。例如查询how now brown cow 会变为： +(how now brown cow) "how now brown cow" "how now" "now brown" "brown cow" "how now brown" "now brown cow" 这个特征不会被ps参数影响，ps只应用于entire phrase boost。
Boosting：boost queries
dismax的bq参数可以用来指定多个查询，类似于automatic phrase boost。以类似的方式被添加到用户的查询中。记住一点，boosting只是用来影响q参数指定的用户查询所匹配到的那些文档的scoring。如果 匹配的结果还匹配bq查询，那么这个文档的得分会更高。 (: -r_type:aaa)2增强所有文档得分，但是除了aaa。 boost queries不如boost functions有用。
Boosting：boost functions
boost functions提供一个强大的功能就是使用用户设置的公式来对文档的score进行计算。这里所说的公式也就是solr的function queries，使用bf参数来操作score。edismax支持boost参数来进行function query。可以使用bf或boost多次。
<str name="boost">recip(map(rord(r_event_date),0,0,99000),1,95000,95000)</str>
函数中不能有空格。bf和boost两个参数其实并没有以相同的方式解析。bf参数允许多种boost functions使用相同的参数，以空格分开，二者选一的话还是使用bf参数。还可以在bf参数中乘以因子在函数的结尾。比如100
Demo
搜索功能中比较复杂的是文档的打分排序，solr中的打分规则继承了lucene中的相关的打分规则，这里通过solr的dismax查询解析器来支持复杂的打分
在打分的时候，会考虑以下因素，
搜索关键字匹配某些字段的打分比其他的字段要高(qf^)
对于某些字段，搜索字符串的密集度(phrase)的打分中占的比重(pf^)
其他复杂规则计算，比如销售量、价格、卖家等级等等都可以作为考虑的因素，影响打分(bf)
http://10.1.1.58:8080/solr/select?defType=dismax&qf=name^100 subject ^1 &q=sony mp3&pf=name^100 subjec ^1&q.op=OR&bf=sum(recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1),div(1000,price))^100
这个查询的含义是，在name和subject中搜索关键字sony mp3，name和subject在字段查询中的比重分别为100、1(qf=name^100subject ^1)；并且这两个字段phrase的打分为
pf=name^100 subject ^1，也就是name占的比重大一些；其他还参考产品的价格和商品更新时间(bf=sum(recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1),div(1000,price))^100)
按照sort条件排序
第三:按照eidsmax设置的的公式计算出来的score结果来进行排序
搜索关键字匹配某些字段的打分比其他的字段要高(qf^)
对于某些字段，搜索字符串的密集度(phrase)的打分中占的比重(pf^)
bf部分是用来解决比较复杂的权重问题了,其中需要用到solr的查询函数