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Solr搜索的排序打分规则研究

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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找到匹配的项,排序由自定义字段处理。

下面结合最近使用Solr的实践,着重介绍一下通过使用Solr的DisMaxQParserPlugin通过配置来制定结果文档打分规则。
DisMaxQParserPlugin提供在针对文本boost打分上,支持搜索多个schema索引字段,并针对每一个字段设置不同的boost权限。
pf查询 与 qf查询
pf: 可提供对一条记录的多个字段做匹配的功能
qf: 针对查询的每个字段设置不同的boost权重打分,其设置的字段必须为在pf中配置的项。
可在solrconfig.xml中的browse中配置做如下配置:

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<requestHandler name="/browse" class="solr.SearchHandler">
<lst name="defaults">
<str name="defType">edismax</str>
<str name="pf">
name info title
</str>
<str name="qf">
name^1 info^0.8 title^0.6
</str>
</lst>
</requestHandler>

上面一段的意思是,查询name,info,title三个字段,每个字段的文本相关度打分权重分别为1,0.8,0.6。计算查询出的每一条结果的权重方法如下:分别计算各字段的文本打分然后乘于配置的权重,最后三者相加即为该结果的boost得分。

bf查询
除去pf查询,qf查询之外,仍然希望索引记录的其它字段能够计入打分中,这时可以使用bf查询。bf查询支持一些数据函数,这些函数可作用在索引记录的字段上,多为时间,数值等字段。同样bf也支持添加权重。下面是一个使用bf查询配置的例子:

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<requestHandler name="/browse" class="solr.SearchHandler">
<lst name="defaults">
<str name="defType">edismax</str>
<str name="bf">
sum(recip(ms(NOW,created_time),3.16e-11,1,1),sqrt(log(max(sales,1))),sqrt(log(count)))^10
</str>
<str name="pf">
name info title
</str>
<str name="qf">
name^1 info^0.8 title^0.6
</str>
</lst>
</requestHandler>

其中sum,recip,ms,sqrt,log,max这些都是Solr提供的数学方法,支持的所有数学方法可在这里查找到:http://wiki.apache.org/solr/FunctionQuery
edismax相关资源:http://wiki.apache.org/solr/DisMaxQParserPlugin

本文固定链接: http://www.chepoo.com/solr-search-sort-of-scoring-rules.html | IT技术精华网

Solr搜索的排序打分规则研究:等您坐沙发呢!

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