Lucene3.0结果排序原理+操作+示例

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

     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 ModelVSM[Salton and Lesk,1968, Salton,1971]。该模型的基础是如下假设:文档d和查询q的相关性可以由它们包含的共有词汇情况来刻画。

经典的TF*IDF词项权重的计算公式:

         给定某种权重的定量设计,求文档和查询的相关性就变成了求 d  q 向量的

某种距离,最常用的是余弦(cos)距离

 

     链接分析PageRank原理

链接分析技术主要基于两个假设:1)一个网页被多次引用,则它可能是很重要的,如果被重要的网页引用,说明自身也是重要的,网页的重要性在网页之间可以传递。

2)随机冲浪模型:认为假定用户一开始随机地访问网页集合中的一个网页,然和跟随网页的链接向前浏览网页,不会退浏览,那么浏览下一个网页的概率是被浏览网页的量化的重要程度值。

按照以上的用户行为模型,每个网页可能被访问到的次数越多就越重要,这样的"可能被访问的次数"也就定义为网页的权值,PageRank值。如何计算这个权值呢?PageRank采用以下公式进行计算:

其中wj代表第j个网页的权值;lij只取01值,代表从网页i到网页j是否存在链接;ni代表网页i有多少个连向其它网页的链接;d代表"随机冲浪"中沿着链接访问网页的平均次数。选择合适的初始数值,递归的使用上述公式,即可得到理想的网页权值。

2、 Lucene排序计算公式

Lucene的排序公式如下:

1),协调因子,表示文档(d)中Term(t)出现的百分比,也就是计算查询条件(q)中不同Term(t),以及在文档中出现的数量之和,两者的数量之比。通常在文档中出现查询Term种类越多,分值越高。

2),调节因子,不影响索引排序情况,只在检索时使用,主要是用来让排序结果在不同的查询条件之间可以比较。这个条件是在搜索时候计算。数值是根据每一个查询项权重的平方和计算得到。计算公式如下:

            

3) ,文档频率,表示查询词中,每个Term在对应的结果文档中(d)中出现的次数。查询词出现的次数越多,表示出现频率越高,文档的检索得分就越高。为了避免获得更大的相关性函数,实际中,使用次数的平方跟作为文档频率tf的值,避免数值过度放大。

4) ,逆文档频率,检索匹配文档数量的反向函数。按照信息理论,文档出现的次数越少,每一篇文档的信息量就会越大。所以匹配的文档数越少,得分就越高。而索引库中文档总数越多,找到一篇目标文档难度越大,相应的信息量也会比较大。

5) ,长度因子,每个索引词汇在域中的总体长度决定的,这个参数在索引建立时确定。数值根据文档中实际具有的索引项个数确定。检索词长度在文档总长度中占的比例越大,长度因子的数值也越大。

 

Lucene3.0之结果排序(操作篇)

 

1、 Lucene相关排序流程

2、 Lucene相关类

     Query类:一个抽象类,Lucene检索结果最终评分的总控制中心。其它评分有关的类和对象都是由Query类来管理和生产。

     Weight类接口:定义Query权重计算的一个实现接口,可以被重用。Weight类可以用来生成Scorer类,也可以解析评分的详细信息,另外还定义了获取Query权值的方法。

     Scorer类:Lucene评分机制的核心类。类的定义是抽象类,提供的一些抽象基本的计分功能方法提供所有的评分类实现,同时还定义了评分的详细解析方法,Scorer类内部有一个Similarity对象,用来指明计算公式。

     Scorer类:Lucene相似度计算的核心抽象类。Similarity类主要处理评分计算,系统缺省使用类DefaultSimilarity类对象

3、 排序控制

使用Sort对象定制排序,通过改变文档Boost值来改变排序结果以及使用自定义的Similarity方法更改排序

4、 文档Boost加权排序

     Boost是指索引建立过程中,给整篇文档或者文档的某一特定域设定的权值因子,在检索时,优先返回分数高的。

DocumentField两重Boosting参数。通过Document对象的setBoost()方法和Field对象的setBoost()方法。不同在于前者对文档中每一个域都修改了参数,而后者只针对指定域进行修改。

文档加权=Document-boosting*Field-boosting,默认情况下为1,一般不做修改。

     Sort对象检索排序

Sort使用时通过实例化对象作为参数,通过Searcher类的search接口来实现。Sort支持的排序功能以文档当中的域为单位,通过这种方法,可以实现一个或者多个不同域的多形式的值排序。

实际使用排序对象Sort进行排序。主要有两种模式,一种是以字符串表示文档域的名称作为参数指定域排序,一种是直接以排序域的包装域的包装类作为参数进行排序。

Sort对象使用比较简单,只需要在对文档索引进行检索时,在检索器的Search方法中带Sort对象作为参数即可。

1)       Sort对象相关性排序

按照相关性排序时最基本的结果排序方法,使用Sort对象无参数构造函数完成的排序效果相当于Lucene默认的按相关性降序排序。

2)       Sort对象文档编号排序

某些应用场合需要对所有符合匹配度的结果,按照文档内部编号排序输出。使用Sort对象的静态实例Sort.INDEXORDER来实现

3)       Sort对象独立域排序

在检索过程中,把检索结果按照某一个特定域排序,非常重要。在使用搜索引擎过程中,有时会选择使用时间排序,而在搜索引擎库中,检索词完全是另外一个域的内容,与时间没有任何关系。这种应用中,检索关键词的匹配仍然是首要因素,匹配太低或者不匹配的文档直接不必处理,而匹配的文档则需进一步排序输出。

    指定的排序域并没有进行特别限制,可以是检索词的关联域,也可以是文档中的任意其它域。

4)       Sort对象联合域排序

多个文档域联合排序时,需要注意文档域的添加次序。排序的结果先按照第一个域排序,然后第二个域作为次要关键字排序。开发时,需要根据自己的需要选择合适的次序。

5)       Sort对象逆向排序

Sort(field,true)或者Sort(field,false)实现升降序排序。

 

Lucene3.0之结果排序(示例篇)

 

这个例子是根据《开发自己的搜索引擎:Lucene2.0+Heritrix》中的例子改的,由于原书中是使用Lucene2.0,所以代码有部分改动。

package sortApp;

import java.io.File;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter.MaxFieldLength;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Sort;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class SortTest {
public static void makeItem(IndexWriter writer, String bookNumber,
    String bookName, String publishDate) throws Exception {
   writer.setUseCompoundFile(false);
   Document doc = new Document();
   Field f1 = new Field("bookNumber", bookNumber, Field.Store.YES,
     Field.Index.NOT_ANALYZED);
   Field f2 = new Field("bookName", bookName, Field.Store.YES,
     Field.Index.ANALYZED);
   Field f3 = new Field("publishDate", publishDate, Field.Store.YES,
     Field.Index.NOT_ANALYZED);
   doc.add(f1);
   doc.add(f2);
   doc.add(f3);
   writer.addDocument(doc);
}

public static void main(String[] args) {
   String Index_Store_Path = "D:/index/1";
   File file = new File(Index_Store_Path);

   try {
    Directory Index = FSDirectory.open(file);
    IndexWriter writer = new IndexWriter(Index, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true,
      MaxFieldLength.LIMITED);
    writer.setUseCompoundFile(false);
   
    Document doc1 = new Document();
    Field f11 = new Field("bookNumber", "0000001", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f12 = new Field("bookName", "
钢铁是怎样炼成的", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f13 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc1.add(f11);
    doc1.add(f12);
    doc1.add(f13);
   
    Document doc2 = new Document();
    Field f21 = new Field("bookNumber", "0000002", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f22 = new Field("bookName", "
钢铁战士", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f23 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc2.add(f21);
    doc2.add(f22);
    doc2.add(f23);
   
    Document doc3 = new Document();
    Field f31 = new Field("bookNumber", "0000003", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f32 = new Field("bookName", "
篱笆女人和狗", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f33 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc3.add(f31);
    doc3.add(f32);
    doc3.add(f33);
   
    Document doc4 = new Document();
    Field f41 = new Field("bookNumber", "0000004", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f42 = new Field("bookName", "
女人是水做的", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f43 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc4.add(f41);
    doc4.add(f42);
    doc4.add(f43);
   
    Document doc5 = new Document();
    Field f51 = new Field("bookNumber", "0000005", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f52 = new Field("bookName", "
英雄儿女", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f53 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc5.add(f51);
    doc5.add(f52);
    doc5.add(f53);
   
    Document doc6 = new Document();
    Field f61 = new Field("bookNumber", "0000006", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f62 = new Field("bookName", "
白毛女", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f63 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc6.add(f61);
    doc6.add(f62);
    doc6.add(f63);
   
    Document doc7 = new Document();
    Field f71 = new Field("bookNumber", "0000007", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    Field f72 = new Field("bookName", "
我的兄弟和女儿", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
    Field f73 = new Field("publishDate", "1970-01-01", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
    doc7.add(f71);
    doc7.add(f72);
    doc7.add(f73);
   
    writer.addDocument(doc1);
    writer.addDocument(doc2);
    writer.addDocument(doc3);
    writer.addDocument(doc4);
    writer.addDocument(doc5);
    writer.addDocument(doc6);
    writer.addDocument(doc7);
    writer.optimize();
    writer.close();
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(Index);
    TermQuery q = new TermQuery(new Term("bookName", "
"));   
    ScoreDoc[] hits = searcher.search(q, null, 1000, Sort.RELEVANCE).scoreDocs;
    for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
     Document hitDoc = searcher.doc(hits[i].doc);
     System.out.print("
书名");
     System.out.println(hitDoc.get("bookName"));
     System.out.print("
得分");
     System.out.println(hits[i].score);
     System.out.print("
内部ID ");
     System.out.println(hits[i].doc);
     System.out.print("
书号");
     System.out.println(hitDoc.get("bookNumber"));
     System.out.print("
发行日期");
     System.out.println(hitDoc.get("publishDate"));
    }
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
}
}
运行结果:

Sort属性设为RELEVANCE

Sort属性设为INDEXORDE


去除Sort参数后:


 


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posted @ 2011-10-19 14:37  爱开卷360  阅读(...)  评论(...编辑  收藏