在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term 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…

手动列出前5项 可发现规律 /* 推导公式 a[n] = 2^(n-1) + (n-2)*2^(n-3) */ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long int64; ; int64 FastPow( int64 n,int64 m ){//n^m int64 sum = ; ){ == ){ sum *= n; sum %=…

Apache Lucene评分机制的内部工作原理' 第5章…

1. 评分公式 1.1 公式介绍 这个公式是Lucene实际计算时使用的公式,是由原型公式推导而来 tf(t in d) 表示某个term的出现频率,定义了term t出现在当前document d的次数. 对于query中的term,出现的越多,得分就越高. idf(t) 表示反向文档频率.这个参数表示docFreq(term t一共在多少个文档中出现)的反向影响值.它意味着在越少文档中出现的terms贡献的分数越高(物以稀为贵). coord(q,d) 是一个基于在该文档中出现了多少个que…

还没读TFIDFSimilarity的代码,读了一下lucene的文档,没有特复杂,感觉还是非常严谨的. 对于查询q和文档d,如果查询为纯token查询,套用向量空间模型(VSM),相似度度量使用余弦,另外再加一个coord(q,d)即d中满足q中must和should查询条件个数的度量(预计通常是m / n了).cos直接用向量点积除以两个向量的模(euclidean norm). cos = v(q) * v(d) / (|v(q)|  * |v(d)|) sim = coord(q,d)…

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s…

Equations 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2086 ——每天在线,欢迎留言谈论. 题目大意: 有如下方程:Ai = (Ai-1 + Ai+1)/2 - Ci (i = 1, 2, 3, .... n). 若给出A0, An+1, 和 C1, C2, .....Cn. 求 A1 . 思路: 多写几个例子,找规律推导(抄的). 感想: 老啦,老啦,不行了. Java AC代码: import java.util.Scanner;…

 有n个小朋友,m颗糖,你要把所有糖果分给这些小朋友. 规则第 i 个小朋友没有糖果,那么他之后的小朋友都没有糖果..如果一个小朋友分到了 xx 个糖果,那么的他的权值是 f(x) = ox^2 + sx + u 没有分到糖果的小朋友的权值是 1 每种方案的权值是各个小朋友权值的乘积 求出所有方案的权值和   设g(i,j)表示前i个小朋友分j个糖果的权值乘积和 很容易得到一个式子 这个显然是一个卷积用FFT就可以处理 但是问题来了 我们如何得到ans呢 n<=1e8  朴素的算法不太行 要想办…

这里使用的Lucene4.7.0和Lucene3.X稍有不同 有下面三段内容,我想对船一系列的搜索进行加分 bike car jeep truck bus boat train car ship boat van subway car plane taxi boat vessel railway 定义自定义的MyAnalyzer,实现对字段的有效载荷进行赋值 package com.pera.lucene.score.payload; import java.io.Reader; import…

Problem Description 给你一个高为n ,宽为m列的网格,计算出这个网格中有多少个矩形,下图为高为2,宽为4的网格. Input 第一行输入一个t, 表示有t组数据,然后每行输入n,m,分别表示网格的高和宽 ( n < 100 , m < 100). Output 每行输出网格中有多少个矩形. Sample Input 2 1 2 2 4 Sample Output 3 30 此方格其实就是求其中所有格子数,如果按宽度来算的话,1,2,3,-m,种情况,对每一种情况,有(1+2…

Problem Description A frog has just learned some number theory, and can't wait to show his ability to his girlfriend. Now the frog ,,⋯ from the bottom, so are the columns. At first the frog is sitting at grid (sx,sy), and begins his journey. To show…

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu…

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term 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…

原文出自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html 在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和co…

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term 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…

原文出处:http://blog.chenlb.com/2009/08/lucene-scoring-architecture.html Lucene 评分体系/机制(lucene scoring)是 Lucene 出名的一核心部分.它对用户来说隐藏了很多复杂的细节,致使用户可以简单地使用 lucene.但个人觉得:如果要根据自己的应用调节评分(或结构排序),十分有必须深入了解 lucene 的评分机制. Lucene scoring 组合使用了 信息检索的向量空间模型 和 布尔模型 . 首先来…

转自: http://www.oschina.net/question/5189_7707  Lucene 评分体系/机制(lucene scoring)是 Lucene 出名的一核心部分.它对用户来说隐藏了很多复杂的细节,致使用户可以简单地使用 lucene.但个人觉得:如果要根据自己的应用调节评分(或结构排序),十分有必须深入了解 lucene 的评分机制. Lucene scoring 组合使用了 信 息检索的向量空间模型 和 布尔模型 . 首先来看下 lucene 的评分公式(在 Sim…

ElasticSearch源码解析(五):排序(评分公式) 转载自:http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948   一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然…

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:…

方法 public static Query TermWeighting(Query tquery,Map<String,Float>term2weight){ BooleanQuery nquery = new BooleanQuery(); Set<Term> terms = new HashSet<Term>(); for(Term itr : terms){ float weight = term2weight.get(itr.text()); Query q…

一.Lucene搜索过程总论 搜索的过程总的来说就是将词典及倒排表信息从索引中读出来,根据用户输入的查询语句合并倒排表,得到结果文档集并对文档进行打分的过程. 其可用如下图示: 总共包括以下几个过程: IndexReader打开索引文件,读取并打开指向索引文件的流. 用户输入查询语句 将查询语句转换为查询对象Query对象树 构造Weight对象树,用于计算词的权重Term Weight,也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分). 构造Scorer对象树,用于计算打分(T…

搜索排序结果的控制 Lucnen作为搜索引擎中,应用最为广泛和成功的开源框架,它对搜索结果的排序,有一套十分完整的机制来控制:但我们控制搜索结果排序的目的永远只有一个,那就是信息过滤,让用户快速,准确的找到其想要的结果,丰富用户体验. 以前看过一个牛人的博客,总结了4个地方,可对Lucene检索结果的排序进行控制,现在已经记不住.我自己简单整理了下面几个,若有疏漏,欢迎补充: 1.    通过Lucene自有的查询表达式:Lucene提供相当丰富的表达式解析,要细讲就多了去了:这里只强调下,我在…

从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示,展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集.下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分. Lucene(或 Elasticsearch)使用 布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档, 并用一个名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度.这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequ…

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/category/300665.html Lucene 4.X 倒排索引原理与实现: (3) Term Dictionary和Index文件 (FST详细解析) 摘要: 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示.Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来…

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https…

http://www.cnblogs.com/ibook360/archive/2011/10/19/2217638.html Lucene3.0之结果排序(原理篇) 传统上,人们将信息检索系统返回结果的排序称为"相关排序" (relevance ranking) ,隐含其中各条目的顺序反映结果和查询的相关程度. 1. 基本排序原理 ①     向量空间模型 Gerald Salton 等在 30 多年前提出的"向量空间模型" (Vector Space Model…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

一.Lucene搜索过程总论 搜索的过程总的来说就是将词典及倒排表信息从索引中读出来,根据用户输入的查询语句合并倒排表,得到结果文档集并对文档进行打分的过程. 其可用如下图示: 总共包括以下几个过程: IndexReader打开索引文件,读取并打开指向索引文件的流. 用户输入查询语句 将查询语句转换为查询对象Query对象树 构造Weight对象树,用于计算词的权重Term Weight,也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分). 构造Scorer对象树,用于计算打分(T…

在中国最大的教育资源门户网站两年期间, 黄药师负责学科网搜吧的设计与开发…正好赶上了公司飞速发展的阶段.. 作为专注于k12领域内容与服务的互联网公司的一员,同时整个公司又在积极提升用户体验的氛围中,黄药师对自己的工作感到责任重大,并为之激动不已,工作时自然百倍投入.. 闲话先说到这里了^^,如果有兴趣,可以关注一下黄药师的微信公众号: e尚派  .以后会和大家一起探讨..也很期待一起交流,共同成长…另外本文假设读者您已经对Lucene有了基本的了解,具体到笔者自己,用的是lucene.net…

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/…