lucene修改相似度实现：去掉文本长度和重复词的影响 - sling2007的日志 - 网易博客
文档的分值代表了该文档在特定查询词下对应的相关性高低，他关联着信息检索向量空间模型中的向量夹角的接近度。一个文档越与查询词相关，得分越高。分值计算公式如下：
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
tf(t in d)
这个值衡量着Term在文档中出现的频率，也就是词频。关键词在文档中出现的次数越多，得分越高，这个值在DefaultSimilarity的计算公式如下(词频的平方根)：
tf(t in d) = frequency½
idf(t)
代表着该词的逆词频，这个值衡量了该词在整个文档库中出现的频度。这意味着，一个词出现的越少，根据香农的信息公示，他越珍稀。同时将贡献更多的分值给总 分值。默认的计算公式如下(其中numDocs代表整个文档的数量，docFreq代表了含有Term t的文档数量)：
numDocs
idf(t) = 1 + log ( ––––––––– )
docFreq+1
coord(q,d)
一次查询可能查询好多条件，产生多个子查询。文档命中的子查询数越多，说明越符合查询，得分应该越高。
比如title:中国 || keyword:中国 || author:作者，这个查询有三个子查询，命中一个条件即为0.333，两个就是0.6667，都命中则为1
coord(q,d) = overlap / maxOverlap
queryNorm(q)
这个标准化因子用于在多个查询器中进行比较。它并不影响文档的排名。它的主要作用在于多个查询器返回的结果进行比较，甚至是结果来自多个索引时。这是搜索时的权重因子，当给查询器设置权重时就是通过这个因子进行影响的。默认的实现公式如下：
1
queryNorm(q) = queryNorm(sumOfSquaredWeights) = ––––––––––––––
sumOfSquaredWeights½
其中的sumOfSquaredWeights的计算公式如下：（可以清晰的看到获取query的boost，当没给查询器设置值时，默认为1，不起作用）
sumOfSquaredWeights = q.getBoost() 2 · ∑ ( idf(t) · t.getBoost() ) 2
t in q
t.getBoost()
该值是一个搜索时权重因子，可以在查询时给不同的Term设置不同的权重，可以通过lucene语法（具体参见我翻译的另外一篇文章：hi.baidu.com/expertsearch/blog/item/8d4f7d355a2e413c5ab5f547.html），也可以通过setBost()函数，注意，在多Term查询器中，是没有获取单一Term权重的函数的，所以如果需要获取，只能调用相应的子查询器函数的getBoost()函数。
norm(t,d)
封装了一些索引时因子以及长度因子。
Document boost - 在索引时，添加到Index前可以通过doc.setBoost()设置，衡量了Document的重要程度。.
Field boost - 在将字段加入到文档前可以通过调用field.setBoost()来设置字段的权重。
lengthNorm(field) - 该值在将文档添加到索引时，根据所有文档中特定字段的Term数来计算。所以默认更短的字段将贡献更多的分值。
1
lengthNorm(field) = ––––––––––––––
numTerms½
当文档加入索引时，以上因子将相乘，如果一个文档中有多个同名的字段，那么将多个多同的权重也相乘。
norm(t,d) = doc.getBoost() · lengthNorm(field) · ∏ f.getBoost()
field f in d named as t
可 是还有件值得注意的事情，这个值在索引时计算完毕后将编码为一个Byte存储起来，在搜索时，再从文件中读取出该值并解码成float。在这个过程中，可 能会造成精度的缺失，并不能保证decode(encode(x)) = x，比如，有可能decode(encode(0.89)) = 0.75，同样值得注意的是，在搜索时改变此值已经太晚了。例如，用一个不同于DefaultSimilarity的实现。