改变Lucene的打分模型
随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布，这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法。Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式。但是，对于文档的打分计算，Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补，Lucene 4.0推出了更多的打分模型，从根本上改变了文档的打分公式，允许用户使用不同的打分公式来计算文档的得分。在本节，我们将深入了解Lucene 4.0的新特性，以及这些特性如何融入ElasticSearch。
可用的相似度模型
前面已经提到，除了Apache Lucene 4.0以前版本中原来支持的默认相似度模型，TF/IDF模型同样支持。该模型在 第2章 强大的用户查询语言DSL 的 Lucene 默认打分算法一节中已经详细论述了。
新引入了三种相似度模型：
- Okapi BM25:这是一种基于概率模型的相似度模型，对于给定的查询语句，该模型会估计每个文档与查询语句匹配的概率。为了在ElasticSearch中使用该相似度模型，用户需要使用模型的名称，BM25。据说，Okapi BM25相似度模型最适合处理短文本，即关键词的重复次数对整个文档得分影响比较大的文本。
- Divergence from randomness:这是一种基于同名概率模型的相似度模型。想要在ElasticSearch使用该模型，就要用到名称，DFR。据说该相似度模型适用于自然语言类的文本。
- Information based:这是最后一个新引入的相似度模型，它与Diveragence from randomness模型非常相似。想要在ElasticSearch使用该模型，就要用到名称，IB。与DFR相似度模型类似，据说该模型也适用于自然语言类的文本。
上面提到的模型都需要相关的数据基础才能完全理解模型的原理，这些知识已经远远超出了本书的知识范围。如果希望了解这些模型的相关知识，请参考网页 http://en.wikipedia.org/wiki/Okapi\_BM25 了解关于 Okapi BM25相似度模型， 参考 http://terrier.org/docs/v3.5/dfr_description.html 了解DFR相似度模型。
配置每个域的相似度模型
在ElasticSearch 0.90版本以后，用户就可以在mappings中为每个域设置不同的相似度模型。例如，假定我们用如下的简单的mapping来存储博客的帖子(mapping保存在posts_no_similarity.json文件中)：
{
"mappings" : {
"post" : {
"properties" : {
"id" : { "type" : "long", "store" : "yes",
"precision_step" : "0" },
"name" : { "type" : "string", "store" : "yes", "index" :
"analyzed" },
"contents" : { "type" : "string", "store" : "no", "index"
: "analyzed" }
}
}
}
}
我们希望将BM25相似度模型用于name域和contents域。为了实现这一点，我们扩展域的定义，将similarity属性以及选定的相似度模型的名称添加到mapping中。修改后的mappings(保存在posts_similarity.json文件中)如下：
{
"mappings" : {
"post" : {
"properties" : {
"id" : { "type" : "long", "store" : "yes",
"precision_step" : "0" },
"name" : { "type" : "string", "store" : "yes", "index" :
"analyzed", "similarity" : "BM25" },
"contents" : { "type" : "string", "store" : "no", "index"
: "analyzed", "similarity" : "BM25" }
}
}
}
}
经过这样简单的设置就可以实现更换打分模型的目标了，简单就是这么任性。经过前面的修改后，Apache Lucene就会使用BM25相似度模型为文档的name域和content域打分了。
对于DFR模型和IB模型的配置，还需要一些额外的参数。如何设置将在本节下面部分的内容中呈现。