Solr搜索的排序打分规则探讨

使用Solr搭建搜索引擎很容易，但是如何制定合理的打分规则(boost)做排序却是一个很头痛的事情。Solr本身的排序打分规则是继承自Lucene的文本相关度的打分即boost，这一套算法对于通用的提供全文检索的服务来讲，已经够用了，但是对于一些专门领域的搜索来讲，文本相关度的打分是不合适的。

如何来定制适合自身业务的排序打分规则（boost）呢？经过这段时间的思考与实践，想到了如下三个方法

• 1、定制Lucene的boost算法，加入自己希望的业务规则；
• 2、使用Solr的edismax实现的方法，通过bf查询配置来影响boost打分。
• 3、在建索引的schema时设置一个字段做排序字段，通过它来影响文档的总体boost打分。

上面每一种方法都有其优劣，下面分析一下各自的优劣。

• 第一种方法技术难度要求较高，需要读懂Lucene的boost打分算法，在代码层做定制.
• 第二种方式就简单不少，不过因为受限于edismax提供的方法，所以有些局限性。
• 第三种排序可完全消除文本相关性打分的影响，文本检索匹配逻辑只负责找到匹配的项，排序由自定义字段处理。

下面结合最近使用Solr的实践，着重介绍一下通过使用Solr的DisMaxQParserPlugin通过配置来制定结果文档打分规则。

DisMaxQParserPlugin提供在针对文本boost打分上，支持搜索多个schema索引字段，并针对每一个字段设置不同的boost权限。

pf查询 与 qf查询

pf: 可提供对一条记录的多个字段做匹配的功能

qf: 针对查询的每个字段设置不同的boost权重打分，其设置的字段必须为在pf中配置的项。

可在solrconfig.xml中的browse中配置做如下配置：

<requestHandler name="/browse" class="solr.SearchHandler">

<lst name="defaults">

<str name="defType">edismax</str>

<str name="pf">

name info title

</str>

<str name="qf">

name^1 info^0.8 title^0.6

</str>

</lst>

</requestHandler> 

上面一段的意思是，查询name，info,title三个字段，每个字段的文本相关度打分权重分别为1,0.8,0.6。计算查询出的每一条结果的权重方法如下：分别计算各字段的文本打分然后乘于配置的权重，最后三者相加即为该结果的boost得分。

bf查询

除去pf查询，qf查询之外，仍然希望索引记录的其它字段能够计入打分中，这时可以使用bf查询。bf查询支持一些数据函数，这些函数可作用在索引记录的字段上，多为时间，数值等字段。同样bf也支持添加权重。下面是一个使用bf查询配置的例子：

<requestHandler name="/browse" class="solr.SearchHandler">

<lst name="defaults">

<str name="defType">edismax</str>

<str name="bf">

sum(recip(ms(NOW,created_time),3.16e-11,1,1),sqrt(log(max(sales,1))),sqrt(log(count)))^10

</str>

<str name="pf">

name info title

</str>

<str name="qf">

name^1 info^0.8 title^0.6

</str>

</lst>

</requestHandler>

其中sum，recip，ms，sqrt，log，max这些都是Solr提供的数学方法，支持的所有数学方法可在这里查找到：http://wiki.apache.org/solr/FunctionQuery

edismax相关资源：http://wiki.apache.org/solr/DisMaxQParserPlugin