转贴：Lucene的评分(score)机制

    通过Searcher.explain(Query query, int doc)方法可以查看某个文档的得分的具体构成。

    在Lucene中score简单说是由 tf * idf * boost * lengthNorm计算得出的。

    tf：是查询的词在文档中出现的次数的平方根
    idf：表示反转文档频率，观察了一下所有的文档都一样，所以那就没什么用处，不会起什么决定作用。
    boost：激励因子，可以通过setBoost方法设置，需要说明的通过field和doc都可以设置，所设置的值会同时起作用
    lengthNorm：是由搜索的field的长度决定了，越长文档的分值越低。

    所以我们编程能够控制score的就是设置boost值。

    还有个问题，为什么一次查询后最大的分值总是1.0呢？
    因为Lucene会把计算后，最大分值超过1.0的分值作为分母，其他的文档的分值都除以这个最大值，计算出最终的得分。

    下面用代码和运行结果来进行说明：

 

    Java代码

1. public class ScoreSortTest {   
2.     public final static String INDEX_STORE_PATH = "index";   
3.     public static void main(String[] args) throws Exception {   
4.         IndexWriter writer = new IndexWriter(INDEX_STORE_PATH,
   
5.                 new StandardAnalyzer(), true);   
6.         writer.setUseCompoundFile(false);   
7.            
8.         Document doc1 = new Document();   
9.         Document doc2 = new Document();   
10.         Document doc3 = new Document();   
11.            
12.         Field f1 = new Field("bookname","bc bc", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);   
13.         Field f2 = new Field("bookname","ab bc", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);   
14.         Field f3 = new Field("bookname","ab bc cd", Field.Store.YES,
    
15.                 Field.Index.TOKENIZED);   
16.            
17.         doc1.add(f1);   
18.         doc2.add(f2);   
19.         doc3.add(f3);   
20.            
21.         writer.addDocument(doc1);   
22.         writer.addDocument(doc2);   
23.         writer.addDocument(doc3);   
24.            
25.         writer.close();   
26.            
27.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(INDEX_STORE_PATH);   
28.         TermQuery q = new TermQuery(new Term("bookname", "bc"));   
29.         q.setBoost(2f);   
30.         Hits hits = searcher.search(q);   
31.         for(int i=0; i<hits.length();i++){   
32.             Document doc = hits.doc(i);   
33.             System.out.print(doc.get("bookname") + ""t"t");   
34.             System.out.println(hits.score(i));   
35.             System.out.println(searcher.explain(q, hits.id(i)));//   
36.         }   
37.     }   
38. }  

运行结果：

引用

bc bc 0.629606
0.629606 = (MATCH) fieldWeight(bookname:bc in 0), product of:
  1.4142135 = tf(termFreq(bookname:bc)=2)
  0.71231794 = idf(docFreq=3, numDocs=3)
  0.625 = fieldNorm(field=bookname, doc=0)

ab bc 0.4451987
0.4451987 = (MATCH) fieldWeight(bookname:bc in 1), product of:
  1.0 = tf(termFreq(bookname:bc)=1)
  0.71231794 = idf(docFreq=3, numDocs=3)
  0.625 = fieldNorm(field=bookname, doc=1)

ab bc cd 0.35615897
0.35615897 = (MATCH) fieldWeight(bookname:bc in 2), product of:
  1.0 = tf(termFreq(bookname:bc)=1)
  0.71231794 = idf(docFreq=3, numDocs=3)
  0.5 = fieldNorm(field=bookname, doc=2)

从结果中我们可以看到：
bc bc文档中bc出现了2次，tf为2的平方根，所以是1.4142135。而其他的两个文档出现了一次，所以是1.0
所有的三个文档的idf值都是一样的，是0.71231794
默认情况下，boost的值都是1.0，所以lengthNorm就是当前的fieldNorm的值。前两个文档的长度一致，为0.625，而排在最后的文档，因为长度要长一些，所以分值要低，为0.5

现在对f2这个字段增加激励因子：f2.setBoost(2.0f);
运行结果变为：

引用

ab bc 0.8903974
0.8903974 = (MATCH) fieldWeight(bookname:bc in 1), product of:
  1.0 = tf(termFreq(bookname:bc)=1)
  0.71231794 = idf(docFreq=3, numDocs=3)
  1.25 = fieldNorm(field=bookname, doc=1)

发现fieldNorm值有0.625变成了1.25，所以就是乘以了2.0

接下来再对第二个文档增加激励因子：doc2.setBoost(2.0f);
运行结果变为：

引用

ab bc 1.0
1.7807949 = (MATCH) fieldWeight(bookname:bc in 1), product of:
  1.0 = tf(termFreq(bookname:bc)=1)
  0.71231794 = idf(docFreq=3, numDocs=3)
  2.5 = fieldNorm(field=bookname, doc=1)

发现fieldNorm又乘以了2，所以说对于Document和Field的setBoost都会乘到一起。

因为该文档的最终的score超过了1.0变成1.7807949，所以其他的两个文档的最终得分都要除以该值，
分别变成：

引用

bc bc 0.35355335
ab bc cd 0.19999999