Solr邻近搜索评分

Question

我是索尔的新手并研究基本的评分模型。据我所知，基本评分模型使用布尔来生成文档集，然后使用向量空间模型根据相关性对排名进行评分。 我想知道的是，在使用Proximity搜索时，搜索结果是否也会根据生成后的向量空间模型进行排名，或者它们是否仅根据编辑距离进行评分？

Answer 1

首先，在org.apache.lucene.search.similarities.TFIDFSimilarity中使用VSM分数（请记住，它不是Lucene最新版本中的默认相似度）。例如，org.apache.lucene.search.similarities.BM25Similarity实现了类似的东西，而是称为bag of words。

在邻近搜索的情况下，基类org.apache.lucene.search.similarities.Similarity具有嵌套类  Similarity.SimScorer，负责评估“草率”查询，例如SpanQuery和PhraseQuery。通常，有一种计算sloppyFreq的方法，它是编辑距离的函数，并在公式中作为附加系数添加。

sloppyFreq的默认实现之一是1.0f / (distance + 1)，但当然可以根据您的需要进行自定义。