Solr相似性算法

Solr相似性算法

介绍

Solr 4及之前的版本默认采用VSM(向量空间模型)进行相似度的计算（或打分）。之后的版本，则采用Okapi BM25（一种二元独立模型的扩展），属于概率模型。

检索模型通常分为：

• 二元模型
• 向量空间模型（VSM）
  • tfidf
  • 基于关键词的检索
• 概率模型
  • Okapi BM25
• 机器学习模型

similarity标签

    <similarity>用于声明相似度计算模型，可以由用户定制。
    示例如下：
      <similarity class="solr.DFRSimilarityFactory">
	      <str name="basicModel">P</str>
	      <str name="afterEffect">L</str>
	      <str name="normalization">H2</str>
	      <float name="c">7</float>
      </similarity>

该标签能够支持特定field type的相似度计算。

VSM

VSM的score公式如下：

score(q,d) = coord(q,d) · queryNorm(q) · ∑ ( tf(t in d) · idf(t)2 · t.getBoost() · norm(t,d) )

• tf(t in d ), = frequency½
• idf(t) = 1 +log(文档总数/(包含t的文档数+1))
• coord(q,d) 评分因子,。越多的查询项在一个文档中，说明些文档的匹配程序越高，比如说，查询"A B C",那么同时包含A/B/C3个词的文档 是3分，只包含A/B的文档是2分，coord可以在query中关掉的queryNorm(q)查询的标准查询，使不同查询之间可以比较
• t.getBoost() 和 norm(t,d) 都是提供的可编程接口，可以调整 field/文档/query项的权重

Okapi BM25

https://events.static.linuxfound.org/sites/events/files/slides/bm25.pdf

    Score(q,	d)	=
						∑		idf(t)	·	(	tf(t	in	d)	·	(k	+	1)	)	/	(	tf(t	in	d)	+	k	·	(1	–	b	+	b	·	|d|	/	avgdl	)
											t	in	q
Where:
									t	=	term;	d	=	document;	q	=	query;	i	=	index
									tf(t	in	d)		=		numTermOccurrencesInDocument	½
									idf(t)	=		1	+	log	(numDocs	/	(docFreq	+	1))
									|d|	=		∑	1
																													t	in	d
									avgdl =	(	∑	|d|		)	/	(	∑	1	)	)
																																								d	in	i															d	in	i
									k	=	Free	parameter.	Usually	~1.2	to	2.0.	Increases	term	frequency	saturation	point.
									b	=	Free	parameter.	Usually	~0.75.	Increases	impact	of	document	normalization.

Learning to Rank (LTR)

solr也是支持LTR的。

这一块要求有Machine Learning的基础。没有的话，就边看文档，边查吧。像我这样的，只能先跳过了（-_-）。

具体可以看文档：

https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/learning-to-rank.html

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/mslr/

https://events.static.linuxfound.org/sites/events/files/slides/bm25.pdf

http://opensourceconnections.com/blog/2014/12/08/title-search-when-relevancy-is-only-skin-deep/

https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/relevance.html