Lucene评分机制
感觉写分比较细致。就转来留着
在IndexSearcher类中有一个管理Lucene得分情况的方法，如下所示：
public Explanation explain(Weight weight, int doc) throws IOException { return weight.explain(reader, doc);}
返回的这个Explanation的实例解释了Lucene中Document的得分情况。我们可以测试一下，直观地感觉一下到底这个Explanation的实例都记录了一个Document的哪些信息。
写一个测试类，如下所示：
package org.shirdrn.lucene.learn;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import net.teamhot.lucene.ThesaurusAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.index.TermDocs;
import org.apache.lucene.search.Explanation;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
public class AboutLuceneScore {
private String path = "E:\\Lucene\\index";
public void createIndex(){
IndexWriter writer;
try {
writer = new IndexWriter(path,new ThesaurusAnalyzer(),true);
Field fieldA = new Field("contents","一人",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Document docA = new Document();
docA.add(fieldA);
Field fieldB = new Field("contents","一人 之交 一人之交",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Document docB = new Document();
docB.add(fieldB);
Field fieldC = new Field("contents","一人 之下 一人之下",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Document docC = new Document();
docC.add(fieldC);
Field fieldD = new Field("contents","一人 做事 一人当 一人做事一人当",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Document docD = new Document();
docD.add(fieldD);
Field fieldE = new Field("contents","一人 做事 一人當 一人做事一人當",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Document docE = new Document();
docE.add(fieldE);
writer.addDocument(docA);
writer.addDocument(docB);
writer.addDocument(docC);
writer.addDocument(docD);
writer.addDocument(docE);
writer.close();
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (LockObtainFailedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
AboutLuceneScore aus = new AboutLuceneScore();
aus.createIndex(); // 建立索引
try {
String keyword = "一人";
Term term = new Term("contents",keyword);
Query query = new TermQuery(term);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(aus.path);
Date startTime = new Date();
Hits hits = searcher.search(query);
TermDocs termDocs = searcher.getIndexReader().termDocs(term);
while(termDocs.next()){
System.out.print("搜索关键字<"+keyword+">在编号为 "+termDocs.doc());
System.out.println(" 的Document中出现过 "+termDocs.freq()+" 次");
}
System.out.println("********************************************************************");
for(int i=0;i<hits.length();i++){
System.out.println("Document的内部编号为 ： "+hits.id(i));
System.out.println("Document内容为 ： "+hits.doc(i));
System.out.println("Document得分为 ： "+hits.score(i));
Explanation e = searcher.explain(query, hits.id(i));
System.out.println("Explanation为 ： \n"+e);
System.out.println("Document对应的Explanation的一些参数值如下： ");
System.out.println("Explanation的getValue()为 ： "+e.getValue());
System.out.println("Explanation的getDescription()为 ： "+e.getDescription());
System.out.println("********************************************************************");
}
System.out.println("共检索出符合条件的Document "+hits.length()+" 个。");
Date finishTime = new Date();
long timeOfSearch = finishTime.getTime() - startTime.getTime();
System.out.println("本次搜索所用的时间为 "+timeOfSearch+" ms");
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
该测试类中实现了一个建立索引的方法createIndex()方法；然后通过检索一个关键字“一人”，获取到与它相关的Document的信息。
打印出结果的第一部分为：这个检索关键字“一人”在每个Document中出现的次数。
打印出结果的第二部分为：相关的Explanation及其得分情况的信息。
测试结果输出如下所示：
搜索关键字<一人>在编号为 0 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 1 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 2 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 3 的Document中出现过 2 次
搜索关键字<一人>在编号为 4 的Document中出现过 2 次
********************************************************************
Document的内部编号为 ： 0
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人>>
Document得分为 ： 0.81767845
Explanation为 ：
0.81767845 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:一人)=1)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
1.0 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.81767845
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 0), product of:
********************************************************************
Document的内部编号为 ： 3
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人 做事 一人当 一人做事一人当>>
Document得分为 ： 0.5059127
Explanation为 ：
0.5059127 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 3), product of:
1.4142135 = tf(termFreq(contents:一人)=2)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=3)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.5059127
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 3), product of:
********************************************************************
Document的内部编号为 ： 4
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人 做事 一人當 一人做事一人當>>
Document得分为 ： 0.5059127
Explanation为 ：
0.5059127 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 4), product of:
1.4142135 = tf(termFreq(contents:一人)=2)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=4)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.5059127
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 4), product of:
********************************************************************
Document的内部编号为 ： 1
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人 之交 一人之交>>
Document得分为 ： 0.40883923
Explanation为 ：
0.40883923 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 1), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:一人)=1)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
0.5 = fieldNorm(field=contents, doc=1)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.40883923
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 1), product of:
********************************************************************
Document的内部编号为 ： 2
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人 之下 一人之下>>
Document得分为 ： 0.40883923
Explanation为 ：
0.40883923 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 2), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:一人)=1)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
0.5 = fieldNorm(field=contents, doc=2)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.40883923
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 2), product of:
********************************************************************
共检索出符合条件的Document 5 个。
本次搜索所用的时间为 79 ms
先从测试的输出结果进行分析，可以获得到如下信息：
■ 测试类中hits.score(i)的值与Explanation的getValue()的值是一样的，即Lucene默认使用的得分；
■ 默认情况下，Lucene按照Document的得分进行排序检索结果；
■ 默认情况下，如果两个Document的得分相同，按照Document的内部编号进行排序，比如上面编号为(3和4)、(1和2)是两组得分相同的Document，结果排序时按照Document的编号进行了排序；
通过从IndexSearcher类中的explain方法：
public Explanation explain(Weight weight, int doc) throws IOException {
return weight.explain(reader, doc);
}
可以看出，实际上是调用了Weight接口类中的explain()方法，而Weight是与一个Query相关的，它记录了一次查询构造的Query的情况，从而保证一个Query实例可以重用。
具体地，可以在实现Weight接口的具体类TermWeight中追溯到explain()方法，而TermWeight类是一个内部类，定义在TermQuery类内部。TermWeight类的explain()方法如下所示：
public Explanation explain(IndexReader reader, int doc) throws IOException { ComplexExplanation result = new ComplexExplanation(); result.setDescription("weight("+getQuery()+" in "+doc+"), product of:"); Explanation idfExpl = new Explanation(idf, "idf(docFreq=" + reader.docFreq(term) + ")"); // explain query weight Explanation queryExpl = new Explanation(); queryExpl.setDescription("queryWeight(" + getQuery() + "), product of:"); Explanation boostExpl = new Explanation(getBoost(), "boost"); if (getBoost() != 1.0f) queryExpl.addDetail(boostExpl); queryExpl.addDetail(idfExpl); Explanation queryNormExpl = new Explanation(queryNorm,"queryNorm"); queryExpl.addDetail(queryNormExpl); queryExpl.setValue(boostExpl.getValue() *idfExpl.getValue() *queryNormExpl.getValue()); result.addDetail(queryExpl); // 说明Field的权重 String field = term.field(); ComplexExplanation fieldExpl = new ComplexExplanation(); fieldExpl.setDescription("fieldWeight("+term+" in "+doc+"), product of:"); Explanation tfExpl = scorer(reader).explain(doc); fieldExpl.addDetail(tfExpl); fieldExpl.addDetail(idfExpl); Explanation fieldNormExpl = new Explanation(); byte[] fieldNorms = reader.norms(field); float fieldNorm = fieldNorms!=null ? Similarity.decodeNorm(fieldNorms[doc]) : 0.0f; fieldNormExpl.setValue(fieldNorm); fieldNormExpl.setDescription("fieldNorm(field="+field+", doc="+doc+")"); fieldExpl.addDetail(fieldNormExpl); fieldExpl.setMatch(Boolean.valueOf(tfExpl.isMatch())); fieldExpl.setValue(tfExpl.getValue() *idfExpl.getValue() *fieldNormExpl.getValue()); result.addDetail(fieldExpl); result.setMatch(fieldExpl.getMatch()); // combine them result.setValue(queryExpl.getValue() * fieldExpl.getValue()); if (queryExpl.getValue() == 1.0f) return fieldExpl; return result; }
根据检索结果，以及上面的TermWeight类的explain()方法，可以看出输出的字符串部分正好一一对应，比如：idf(Inverse Document Frequency，即反转文档频率)、fieldNorm、fieldWeight。
检索结果的第一个Document的信息：
Document的内部编号为 ： 0
Document内容为 ： Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<contents:一人>>
Document得分为 ： 0.81767845
Explanation为 ：
0.81767845 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:一人)=1)
0.81767845 = idf(docFreq=5)
1.0 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
Document对应的Explanation的一些参数值如下：
Explanation的getValue()为 ： 0.81767845
Explanation的getDescription()为 ： fieldWeight(contents:一人 in 0), product of:
tf的计算
上面的tf值Term Frequency，即词条频率，可以在org.apache.lucene.search.Similarity类中看到具体地说明。在Lucene中，并不是直接使用的词条的频率，而实际使用的词条频率的平方根，即：
tf(t in d) = |
frequency½ |
这是使用org.apache.lucene.search.Similarity类的子类DefaultSimilarity中的方法计算的，如下：
/** Implemented as <code>sqrt(freq)</code>. */
public float tf(float freq) {
return (float)Math.sqrt(freq);
}
即：某个Document的tf = 检索的词条在该Document中出现次数freq取平方根值
也就是freq的平方根。
例如，从我们的检索结果来看：
搜索关键字<一人>在编号为 0 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 1 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 2 的Document中出现过 1 次
搜索关键字<一人>在编号为 3 的Document中出现过 2 次
搜索关键字<一人>在编号为 4 的Document中出现过 2 次
各个Document的tf计算如下所示：
编号为0的Document的 tf 为： (float)Math.sqrt(1) = 1.0；
编号为1的Document的 tf 为： (float)Math.sqrt(1) = 1.0；
编号为2的Document的 tf 为： (float)Math.sqrt(1) = 1.0；
编号为3的Document的 tf 为： (float)Math.sqrt(2) = 1.4142135；
编号为4的Document的 tf 为： (float)Math.sqrt(2) = 1.4142135；
idf的计算
检索结果中，每个检索出来的Document的都对应一个idf，在DefaultSimilarity类中可以看到idf计算的实现方法，如下：
/** Implemented as <code>log(numDocs/(docFreq+1)) + 1</code>. */
public float idf(int docFreq, int numDocs) {
return (float)(Math.log(numDocs/(double)(docFreq+1)) + 1.0);
}
其中，docFreq是根据指定关键字进行检索，检索到的Document的数量，我们测试的docFreq=5；numDocs是指索引文件中总共的Document的数量，我们的测试比较特殊，将全部的Document都检索出来了，我们测试的numDocs=5。
各个Document的idf的计算如下所示：
编号为0的Document的 idf 为：(float)(Math.log(5/(double)(5+1)) + 1.0) = 0.81767845；
编号为1的Document的 idf 为：(float)(Math.log(5/(double)(5+1)) + 1.0) = 0.81767845；
编号为2的Document的 idf 为：(float)(Math.log(5/(double)(5+1)) + 1.0) = 0.81767845；
编号为3的Document的 idf 为：(float)(Math.log(5/(double)(5+1)) + 1.0) = 0.81767845；
编号为4的Document的 idf 为：(float)(Math.log(5/(double)(5+1)) + 1.0) = 0.81767845；
lengthNorm的计算
在DefaultSimilarity类中可以看到lengthNorm计算的实现方法，如下：
public float lengthNorm(String fieldName, int numTerms) {
return (float)(1.0 / Math.sqrt(numTerms));
}
各个Document的lengthNorm的计算如下所示：
编号为0的Document的 lengthNorm 为：(float)(1.0 / Math.sqrt(1)) = 1.0/1.0 = 1.0；
编号为1的Document的 lengthNorm 为：(float)(1.0 / Math.sqrt(1)) = 1.0/1.0 = 1.0；
编号为2的Document的 lengthNorm 为：(float)(1.0 / Math.sqrt(1)) = 1.0/1.0 = 1.0；
编号为3的Document的 lengthNorm 为：(float)(1.0 / Math.sqrt(2)) = 1.0/1.4142135 = 0.7071068；
编号为4的Document的 lengthNorm 为：(float)(1.0 / Math.sqrt(2)) = 1.0/1.4142135 = 0.7071068；
关于fieldNorm
fieldNorm是在建立索引的时候写入的，而检索的时候需要从索引文件中读取，然后通过解码，得到fieldNorm的float型值，用于计算Document的得分。
在org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类中，explain方法通过打开的IndexReader流读取fieldNorm，写入索引文件的是byte[]类型，需要解码，如下所示：
byte[] fieldNorms = reader.norms(field);
float fieldNorm = fieldNorms!=null ? Similarity.decodeNorm(fieldNorms[doc]) : 0.0f;
调用Similarity类的decodeNorm方法，将byte[]类型值转化为float浮点值：
public static float decodeNorm(byte b) {
return NORM_TABLE[b & 0xFF]; // & 0xFF maps negative bytes to positive above 127
}
这样，一个浮点型的fieldNorm的值就被读取出来了，可以参加一些运算，最终实现Lucene的Document的得分的计算。
queryWeight的计算
queryWeight的计算可以在org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类中的sumOfSquaredWeights方法中看到计算的实现：
public float sumOfSquaredWeights() {
queryWeight = idf * getBoost(); // compute query weight
return queryWeight * queryWeight; // square it
}
其实默认情况下，queryWeight = idf，因为Lucune中默认的激励因子boost = 1.0。
各个Document的queryWeight的计算如下所示：
queryWeight = 0.81767845 * 0.81767845 = 0.6685980475944025；
queryNorm的计算
queryNorm的计算在DefaultSimilarity类中实现，如下所示：
/** Implemented as <code>1/sqrt(sumOfSquaredWeights)</code>. */
public float queryNorm(float sumOfSquaredWeights) {
return (float)(1.0 / Math.sqrt(sumOfSquaredWeights));
}
这里，sumOfSquaredWeights的计算是在org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类中的sumOfSquaredWeights方法实现：
public float sumOfSquaredWeights() {
queryWeight = idf * getBoost(); // compute query weight
return queryWeight * queryWeight; // square it
}
其实默认情况下，sumOfSquaredWeights = idf * idf，因为Lucune中默认的激励因子boost = 1.0。
上面测试例子中sumOfSquaredWeights的计算如下所示：
sumOfSquaredWeights = 0.81767845*0.81767845 = 0.6685980475944025；
然后，就可以计算queryNorm的值了，计算如下所示：
queryNorm = (float)(1.0 / Math.sqrt(0.6685980475944025) = 1.2229746301862302962735534977105；
value的计算
org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类类中还定义了一个value成员：
private float value;
关于value的计算，可以在它的子类org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类中看到计算的实现：
public void normalize(float queryNorm) {
this.queryNorm = queryNorm;
queryWeight *= queryNorm; // normalize query weight
value = queryWeight * idf; // idf for document
}
这里，使用normalize方法计算value的值，即：
value = queryNorm * queryWeight * idf;
上面测试例子中value的值计算如下：
value = 1.2229746301862302962735534977105 * 0.6685980475944025 * 0.81767845 = 0.66859804759440249999999999999973；
关于fieldWeight
从检索结果中，可以看到：
0.81767845 = (MATCH) fieldWeight(contents:一人 in 0), product of:
字符串"(MATCH) "的输在ComplexExplanation类中的getSummary方法中可以看到：
protected String getSummary() {
if (null == getMatch())
return super.getSummary();
return getValue() + " = "
+ (isMatch() ? "(MATCH) " : "(NON-MATCH) ")
+ getDescription();
}
这个fieldWeight的值其实和Document的得分是相等的，先看这个fieldWeight是如何计算出来的，在org.apache.lucene.search.TermQuery.TermWeight类中的explain方法中可以看到：
ComplexExplanation fieldExpl = new ComplexExplanation(); fieldExpl.setDescription("fieldWeight("+term+" in "+doc+ "), product of:"); Explanation tfExpl = scorer(reader).explain(doc); fieldExpl.addDetail(tfExpl); fieldExpl.addDetail(idfExpl); Explanation fieldNormExpl = new Explanation(); byte[] fieldNorms = reader.norms(field); float fieldNorm = fieldNorms!=null ? Similarity.decodeNorm(fieldNorms[doc]) : 0.0f; fieldNormExpl.setValue(fieldNorm); fieldNormExpl.setDescription("fieldNorm(field="+field+", doc="+doc+")"); fieldExpl.addDetail(fieldNormExpl); fieldExpl.setMatch(Boolean.valueOf(tfExpl.isMatch())); fieldExpl.setValue(tfExpl.getValue() * idfExpl.getValue() * fieldNormExpl.getValue()); result.addDetail(fieldExpl); result.setMatch(fieldExpl.getMatch()); // combine them result.setValue(queryExpl.getValue() * fieldExpl.getValue()); if (queryExpl.getValue() == 1.0f) return fieldExpl;
上面，ComplexExplanation fieldExpl被设置了很多项内容，我们就从这里来获取fieldWeight的计算的实现。
关键是在下面进行了计算：
fieldExpl.setValue(tfExpl.getValue() *
idfExpl.getValue() *
fieldNormExpl.getValue());
使用计算式表示就是
fieldWeight = tf * idf * fieldNorm
fieldNorm的值因为是在建立索引的时候写入到索引文件中的，索引只需要从上面的测试结果中取来，进行如下关于Document的分数的计算的验证。
使用我们这个例子来计算检索出来的Docuyment的fieldWeight，需要用到前面计算出来的结果，如下所示：
编号为0的Document的 fieldWeight 为：1.0 * 0.81767845 * 1.0 = 0.81767845；
编号为1的Document的 fieldWeight 为：1.0 * 0.81767845 * 0.5 = 0.408839225；
编号为2的Document的 fieldWeight 为：1.0 * 0.81767845 * 0.5 = 0.408839225；
编号为3的Document的 fieldWeight 为：1.4142135 * 0.81767845 * 0.4375 = 0.5059127074089703125；
编号为4的Document的 fieldWeight 为：1.4142135 * 0.81767845 * 0.4375 = 0.5059127074089703125；
对比一下，其实检索结果中Document的得分就是这个fieldWeight的值，验证后，正好相符(注意：我这里没有进行舍入运算)。
总结说明
上面的计算得分是按照Lucene默认设置的情况下进行的，比如激励因子的默认值为1.0，它体现的是一个Document的重要性，即所谓的fieldWeight。
不仅可以通过为一个Document设置激励因子boost，而且可以通过为一个Document中的Field设置boost，因为一个Document的权重体现在它当中的Field上，即上面计算出来的fieldWeight与Document的得分是相等的。
提高一个Document的激励因子boost，可以使该Document被检索出来的默认排序靠前，即说明比较重要。也就是说，修改激励因子boost能够改变检索结果的排序。