我对Lucene很新，如果我的一些术语错了，请提前原谅我。
Lucene提供不同类型的字段（关键字，文本，未存储，未编制索引），但似乎它还支持数字字段， Int 字段和 Float < / em> field。
现在，我想知道“越接近越好”功能是否存在/或者在Lucene中是否易于实现：
我希望将文档的 creation_date 作为unix时间存储到浮动字段中。 然后我希望能够将查询中给出的unix时间与文档的索引unix时间进行比较。
而不是范围查询（检查范围是否在特定边界之间）或布尔查询（检查值是否相同）我希望能够返回基于相似性的相似感unix时间之间的时间。如果时间跨度很小，那么最终得分应该高于时间跨度大的时间。优选地，这不应该是线性的，而是例如指数地发生。所以这个问题的标题是：越接近，越好。
我注意到 ElasticSearch ，它使用Lucene作为核心商品decay function scores，这是我正在寻找的行为，是否存在于Lucene？
最后，我想知道：可以将这种“类型”评分与用于查询文档正文的默认tf-idf评分进行比较，最终得分是文件之间的时间跨度和机构的文本相似性。
答案 0 :(得分：1)
我不认为你像弹性搜索一样开箱即用。您可以随时尝试将其作为模块添加。这些算法在互联网上可以使用。
您还可以将lucene中的增强和负增强系统与现有的排名系统结合使用来进行实验，以确定是否能为您提供所需的结果。我在apache SOLR上这样做，它的工作就像一个魅力：）
关于你的最后一点，tf-idf模块在solr中可用，如果还没有在lucene中，只需从solr复制它并将其作为模块添加到lucene中并将自己的模块与tf-idf模块组合以实现组合结果。