理解和学习Solr的score机制

 

参考：http://www.cnblogs.com/rcfeng/p/4067896.html

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html

 

在solr的document文档定义中(schema.xml)，需要对每个字段进行定义indexed, stored，其中表示的含义为：

 

 

字段名称	字段含义
indexed	如果该字段是要做查询的，需要将其设置为indexed，进行索引，以便能够根据该字段进行查询。 但是与具体分词手段无关，如果涉及到如果分词，需要使用type属性
stored	在solr查询结果中能够正常返回，如果一个字段stored=false，则查询结果不会包括该字段。

 

 

而只有indexed的字段可以用于查询，虽然solr中有sort字段可以进行排序，这一般用于精确匹配的查询，例如按照分类/品牌进行搜索得到结果。如果用户采用关键词的方式进行模糊匹配，此时使用sort根据某个字段进行排序会显得不合时宜，无法帮助用户搜索到他想要的结果（更多是被sort所控制，这就好比百度的竞价排名系统）。

 

根据查询打分的相关文档可以看出，Solr中采用了最基本的向量空间模型：

 

 

 

其中存在的索引文件.tvx, tvd, tvf存储了term vector相关信息，我们学习如何使用term vector来反映相似性程度。在向量空间模型中，夹角越小，说明相似程度越大，可以用cos余弦函数定理来计算。

 

 

 

相似值计算公式：t=term, d=document, q=query, f=field

 

• tf(t in d ) 表示该term 在 这个文档里出现的频率(即出现了几次)。
•  idf(t) 表示 出现该term的文档个数。
•  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。

 

• norm(t,d) 标准化因子d.getBoost() • lengthNorm(f) • f.getBoost() ，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。
• 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 ,numTermsInDocumentFromQuery / numTermsInQuery 
• 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。

 

我们当前环境的/select相关配置：

 

 

<!-- SearchHandler -->
  <requestHandler name="/select" class="com.zp.solr.handler.component.ZpSearchHandler">
    <lst name="defaults">
      <str name="defType">edismax</str>
      <str name="echoParams">explicit</str>
      <str name="wt">json</str>
      <str name="indent">true</str>
      <str name="df">text</str>
      <str name="bf">
          map(psfixstock,0,0,0,100)
      </str>
    </lst>
    <shardHandlerFactory class="HttpShardHandlerFactory">
      <int name="maxConnectionsPerHost">1000</int>
      <int name="corePoolSize">50</int>
    </shardHandlerFactory>
  </requestHandler>
 
  <!-- A request handler that returns indented JSON by default -->
  <requestHandler name="/query" class="solr.SearchHandler">
     <lst name="defaults">
       <str name="echoParams">explicit</str>
       <str name="wt">json</str>
       <str name="indent">true</str>
       <str name="df">text</str>
     </lst>
  </requestHandler>

 

 

可以看出当前使用了edismax方式，默认查询字段df为text，boost function已经被设置，但存在较大问题：搜索的排序严重与货物的库存数量相关，这肯定会导致用户无法查询出其想要的最精确的结果（即便是无库存，用户也可能希望能够返回正确的商品，而不是有库存的不相关商品）。Solr查询中的常用参数列表：

 

 

参数	含义
df	default fields，默认查询字段
wt	writer type，指定查询输出结构格式，默认xml
defType	设置查询解析器名称
bf	boost function，可接受多个函数查询，用空格隔开
qf	query fields，指定索引中查询字段，如果没有指定，默认使用df
q	查询字符串，必输项
q.op	默认查询连接符，AND OR
sort	排序，sort=<field_name>+<desc|asc>,...
start	分页定义结果起始记录数，默认为0
rows	分页定义结果每页返回记录数，默认为10
fq	filter query，可充分利用filter query cache，提高检索性能。在q查询符合结果中同时是fq查询符合的
fl	field list，指定返回结果字段，以空格或逗号分隔
timeAllowed	设置查询超时时间
bq	boost query，指定一个单词或短语提升查询权重
mm	Minimum Should Match，指定查询中必须匹配的最小规则数，如果没有在查询中或在solrconfig.xml文件中指定mm参数值，q.op参数的有效性将会受到影响。如果q.op是AND，则mm=100%，如果q.op是OR，则mm=1（100%表示全部匹配，1表示只要有一个匹配即可）。如果用户想修改这些行为，可以在solrconfig.xml文件中定义mm参数

 

 

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）。

 

 

在solr查询时，使用debugQuery可以打印出其打分的详细信息以便我们能够正确的分析：

 

 

"1046888": "
26.279617 = sum of:
  0.9810601 = sum of:
    0.1401725 = weight(text:女士 in 431) [DefaultSimilarity], result of:
      0.1401725 = score(doc=431,freq=2.0), product of:
        0.3656968 = queryWeight, product of:
          1.4455243 = idf(docFreq=37139, maxDocs=57987)
          0.25298557 = queryNorm
        0.3833025 = fieldWeight in 431, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.4455243 = idf(docFreq=37139, maxDocs=57987)
          0.1875 = fieldNorm(doc=431)
    0.8408876 = weight(text:手提包 in 431) [DefaultSimilarity], result of:
      0.8408876 = score(doc=431,freq=2.0), product of:
        0.89569205 = queryWeight, product of:
          3.5404868 = idf(docFreq=4570, maxDocs=57987)
          0.25298557 = queryNorm
        0.9388133 = fieldWeight in 431, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.5404868 = idf(docFreq=4570, maxDocs=57987)
          0.1875 = fieldNorm(doc=431)
  25.298557 = FunctionQuery(map(int(psfixstock),0.0,0.0,const(0))), product of:
    100.0 = map(int(psfixstock)=1,min=0.0,max=0.0,target=const(0))
    1.0 = boost
    0.25298557 = queryNorm
",

  

 

女士手提包，搜索词拆分成两个词元：“女士” “手提包”，q.op默认为OR（通过设置mm的值可以影响该属性），

 

 

idf为出现的频率，单独搜索“女士”总条目数37139，单独搜索“手提包”总条目数4570，出现频次越多就越不重要，idf的计算公式：

 

 

idf(t) = 1 + log (numDocs / (docFreq +1))

  

 

 

termFreq=2.0，tf的计算公式，2的1/2次方，得出1.414：

 

 

tf(t in d) = numTermOccurrencesInDocument 1/2

 

 

 

fieldNorm取决于匹配的文档field总数，大概在29个左右（由于查询中并没有设置boost），计算公式：

 

lengthNorm(field) = (1.0 / Math.sqrt(numTerms))

 

 

 

queryNorm，用来计算每个查询条目的方差和，使得不同的query之间的分数可以进行比较：

 

写道

queryNorm(q) = 1 / (sumOfSquaredWeights )
sumOfSquaredWeights = q.getBoost()2 • ∑ ( idf(t) • t.getBoost() )2

 

 

Solr Copy Field对打分的影响

 

 

如果使用了solr中的copyfield，会对打分造成什么影响？copyfield，solr允许将不同的字段copy到一个字段中，搜索只需要搜索拷贝字段即可，当然这样会造成内容中包含非常多的搜索词。

 

根据在*上的回答，如果要设置各自字段的boost，就不能使用统一的copyfield，或者将copyfield进行分组：

 

 

http://*.com/questions/13920776/when-you-perform-a-copyfield-in-solr-does-the-field-boost-go-with-it

 

当前我们设置的默认df(default field)为<str name="df">text</str>，整个字段，当前我们可以通过更改qf的方式来做自定义boost，

 

SearchText, SearchText2^3, SearchText3^10, SearchText4^100

 

 

另一种说法，在solr中支持的多值域(multiValued）其实也就是copyfield，同一个field对应多个value。当一个文档中出现同名的多值域时，倒排索引和项向量都会在逻辑上将这些词的词汇单元附加进去。当对多值域进行存储的时候，它们在文档中的存储顺序是分离的，当在搜索期间对文档进行检索时，会发现多个field实例，最后该field的boost如何计算？使用每一个值域的boost相乘。

 

使用Query Field

 

 

我们设置query field，将下面的三个条件作为筛选条件，并设置其boost权重：

 

 

      <str name="qf">brand_name^0.9 category_name^0.8 product_name^2.0</str>

 

 

 

此时我们查询 “胸饰”，从打开debugQuery，可以看到其中的详细评分：

 

 

"debug": { "rawquerystring": "胸饰", "querystring": "胸饰", "parsedquery": "(+DisjunctionMaxQuery((brand_name:胸饰^0.9 | category_name:胸饰^0.8 | product_name:胸饰^2.0)) FunctionQuery(map(int(psfixstock),0.0,0.0,const(0),const(100))))/no_coord", "parsedquery_toString": "+(brand_name:胸饰^0.9 | category_name:胸饰^0.8 | product_name:胸饰^2.0) map(int(psfixstock),0.0,0.0,const(0),const(100))",

 

 

 

我们可以定义多个 requestHandler，用来专门处理多种类型，例如模糊查询，根据商品id定位商品，后端的内部查询，将它们分开这样就可以完成不同的查询了。