Lucene 的 Scoring 评分机制

小编辑 发布于 2010/02/27 10:55
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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布尔模型

首先来看下 lucene 的评分公式(在 Similarity 类里的说明)

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

其中:

  1. tf(t in d) 关联到项频率,项频率是指 t 在 文档 d 中出现的次数 frequency。默认的实现是:
    tf(t in d) = frequency½
  2. idf(t) 关联到反转文档频率,文档频率指出现 t 的文档数 docFreq。docFreq 越少 idf 就越高(物以稀为贵),但在同一个查询下些值是相同的。默认实现:
    idf(t) = 1 + log (
    numDocs
    –––––––––
    docFreq+1
    )
  3. coord(q,d) 评分因子,是基于文档中出现查询项的个数。越多的查询项在一个文档中,说明些文档的匹 配程序越高。默认是出现查询项的百分比。
  4. queryNorm(q)查询的标准查询,使不同查询之间可以比较。此因子不影响文档的排序,因为所有有文档 都会使用此因子。默认值:
    queryNorm(q)   =   queryNorm(sumOfSquaredWeights) =
    1
    ––––––––––––––
    sumOfSquaredWeights½

    每个查询项权重的平分方和(sumOfSquaredWeights)由 Weight 类完成。例如 BooleanQuery 地计算:

    sumOfSquaredWeights =   q.getBoost() 2 · ( idf(t) ·  t.getBoost() 2
    t in q
  5. t.getBoost()查询时期的 项 t 加权(如:java^1.2),或者由程序使用 setBoost()。
  6. norm(t,d)压缩几个索引期间的加权和长度因子:
    • Document boost - 文档加权,在索引之前使用 doc.setBoost()
    • Field boost - 字段加权,也在索引之前调用 field.setBoost()
    • lengthNorm(field) - 由字段内的 Token 的个数来计算此值,字段越短,评分越高,在做索引的时候由 Similarity.lengthNorm 计算。
    以上所有因子相乘得出 norm 值,如果文档中有相同的字段,它们的加权也会相乘:
    norm(t,d)   =   doc.getBoost() ·  lengthNorm(field) · f.getBoost()
    field f in d named as t

    索引的时候,把 norm 值压缩(encode)成一个 byte 保存在索引中。搜索的时候再把索引中 norm 值解压(decode)成一个 float 值,这个 encode/decode 由 Similarity 提供。官方说:这个过程由于精度问题,以至不是可逆的,如:decode(encode(0.89)) = 0.75。

计算这个评分涉及到几个核心的类/接口:Similarity、Query、Weight、Scorer、Searcher,由它们或其子类来完成 评分的计算。先来看下它们的类图:

lucene search score uml

lucene search score uml, 点击放大

搜索中,评分的过程:

  1. 创建一个查询对象 Query,传给 Searcher,具体来讲可能是 IndexSearcher。
  2. Searcher 根据 Query 创建一个对应的 Weight(是 Query 的内部特征表示),接着 Weight 会创建对应的 Scorer。
  3. Searcher 会创建 Hitcollector 并传到 Scorer,scorer 找到匹配的文档并计算评分,最后写到 Hitcollector 中。

Query、Weight、Scorer 三都关系十分密切,尤其是 Query 和 Weight。Weight 是计算查询权重和创建 Scorer 的。Query 为了可以重用把内部的特征抽象为 Weight,由子类去完成一些相关评分的计算。

任何 Searcher 依赖的状态都存储在 Weight 实现中,而不是在Query 中,这样可以重用 Query。

Weight 的生命周期(被使用):

  1. Weight 由顶层的 Query 创建。Query.createWeight(Searcher),创建的 Weight 给 Searcher 去使用。
  2. 当用 Similarity.queryNorm(float) 来计算查询标准化因子(query normalization)的时候,Weight.sumOfSquaredWeights() 会被调用。
  3. 查询标准化因子(query normalization)会传给 Weight.normalize(float)计算,这个时候权重(weighting)计算完成。
  4. 创建一个 Scorer。

自定义评分的计算

可以实现一个 Similarity 换掉默认的。它仅限于 Scorer、Weight 计算好的因子值再加工。要想对评分有更强的控制力,可以实现一套 Query、Weight、Scorer。

  • Query 是用户信息需要的抽象
  • Weight 是 Query 的内部特性表示的抽象
  • Scorer 抽象公用的计算评分功能,提供计算评分和解说(explanation)评分的能力。

Query 子类实现的方法:

  1. createWeight(Searcher searcher) -- Weight 是 Query 内部代表,所以每个 Query 都必实现一个 Weight,此方法就是生成一个Query对应的Weight对象。
  2. rewrite(IndexReader reader) -- 重写查询为原始的查询,原始的查询有:TermQuery,BooleanQuery……

Weight 接口方法:

  1. Weight#getQuery() -- 指出代表 Weight 的 Query。
  2. Weight#getValue() -- Query 的权重,例如:TermQuery.TermWeight 的 value = idf^2 * boost * queryNorm
  3. Weight#sumOfSquaredWeights() -- 各查询项的平方和,如,TermWeight 的 = (idf * boost)^2
  4. Weight#normalize(float) -- 决定查询标准化的因子,查询标准化值可以在不同 Query 比较 score
  5. Weight#scorer(IndexReader) -- 创建 Query 对应的评分器 Scorer,它的责任是给 Query 匹配到的文档评分。
  6. Weight#explain(IndexReader, int) -- 给指定的文档详细解说评分值是怎么得来了。

Scorer 子类实现的方法:

  1. Scorer#next() -- 预取匹配到的下一文档,有才返回 true。
  2. Scorer#doc() -- 返回当前匹配到的文档id,它必须 next() 调用后才有效。
  3. Scorer#score() -- 返回当前文档的评分,此值可以由应用程序以任何适当的方式给出,如 TermScorer 返回 tf * Weight.getValue() * fieldNorm
  4. Scorer#skipTo(int) -- 跳到大于或等于 int 的匹配文档上。很多情况下,在结果集中 skipTo 比较循环更加快速高效。
  5. Scorer#explain(int) -- 给出评分产生的细节。

要实现一套 Query、Weight、Scorer,最好还是看下 TermQuery、TermWeight、TermScorer。

当 Lucene 中没有想要的查询时(包括不同的评分细节),自定义Query 可能帮得上忙。

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