转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

RAID10和RAID01的冗余度看起来差不多,但本质上有一定的区别. RAID10:左边损坏1块盘,右边还可以容忍一块盘损坏而不影响整体的数据;冗余度=2 RAID01:左边损坏1块盘,此时左边已经没有用,右边再损坏一块盘必然影响整体数据的可用性;冗余度=1 RAID10要比RAID01的冗余度高.

最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它用来作为一个搜索关键字在文档或整个查询词组的权重的计算方式.前几天看了吴军老师的数学之美系列文章,这个TF/IDF可以追

BM25算法的全称是 Okapi BM25,是一种二元独立模型的扩展,也可以用来做搜索的相关度排序. Sphinx的默认相关性算法就是用的BM25.Lucene4.0之后也可以选择使用BM25算法(默认是TF-IDF).如果你使用的solr,只需要修改schema.xml,加入下面这行就可以 <similarity class="solr.BM25Similarity"/> BM25也是基于词频的算分公式,分词对它的算分结果也很重要 IDF公式 f(qi,D):就是词频 |

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

urlrewrite rule可以使用java的正则表达式匹配规则,但是这里存在一个问题点,假如有一个通配的规则和一个精确匹配的规则,urlrewrite 会选择那个去匹配呢? 如下两种规则: <from>^/ajax/(\w+)(.html)$</from> <to type="forward">/ajax/$1.action</to> <from>^/(\w+)/(\w+)(.html)$</from> <

Information based:它与Diveragence from randomness模型非常相似.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.

该Similarity 实现了  divergence from randomness (偏离随机性)框架,这是一种基于同名概率模型的相似度模型. 该 similarity有以下配置选项: basic_model – 可能的值: be, d, g, if, in, ine 和 p. after_effect – 可能的值: no, b 和 l. normalization – 可能的值: no, h1, h2, h3 和 z.所有选项除了第一个,都需要一个标准值.

地址:http://terrier.org/docs/v3.5/dfr_description.html The Divergence from Randomness (DFR) paradigm is a generalisation of one of the very first models of Information Retrieval, Harter's 2-Poisson indexing-model [1]. The 2-Poisson model is based on th

地址:https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25   In information retrieval, Okapi BM25 (BM stands for Best Matching) is a ranking function used by search engines to rank matching documents according to their relevance to a given search query. It is based

默认的similarity是基于TF/IDF 模块. 该 similarity有以下配置选项: discount_overlaps –确定是否重叠的标识(标记位置增量为0)都将被忽略在正常计算的时候.默认情况下是:true,这意味着重叠标记在计算时不计数.

//获取筛选参数 $params = Request()->only(['keywords','brand_id', 'cat_id']); $where = "brand_id = " . $params['brand_id'] $where .= " or (goods_name like '%" . $params['keywords'] . "%' or goods_sn like '%" . $params['keywords']

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

内容摘要:网站在搜索营销方面最主要的缺点: 行业知识:不知道搜索引擎对吸引的新用户的重要性,在搜索引擎排名服务中追求“傻瓜相关”,购买一些其实没有太多实际意义的行业关键词.其实能够用户输入的关键词越多,其目标性越强,这样的客户价值越高.用户能够直接定位到产品具体内容页比到网站首页有价值的多: 发布技术:网站的网页进入Google的索引量非常小,主要是由于大量使用动态网页造成的.需要将动态页面链接改写成静态 链接: 页面设计:页面标题重复,关键词不突出,过渡使用JavaScript脚本/图片/Fl

SEO第二章 1.  掌握搜索引擎工作原理(重点) 2.  了解百度算法 3.  关键词的分类 一.什么是搜索引擎? 搜索引擎是用来实现搜索服务的,说白了搜索引擎也属于一种网站. 浏览器是用来加载网站的. 搜索引擎开发了一种自动抓取网站内容的程序,我们把这种程序叫做蜘蛛或者是机器人.(百度蜘蛛.谷歌机器人) 我们利用这个蜘蛛程序来模仿人访问互联网上的网页,还能把访问的网页上的信息收集回来.虚拟的用户,负责收集信息的,对于收集信息进行加工处理,经过加工整理后的文件实现排名,当网民在搜索引擎中搜索关

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /**  * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分

一.引言 随着移动互联网.物联网.云计算等信息技术蓬勃发展,数据量呈爆炸式增长.如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息,离不开搜索引擎技术的帮助. ​ 作为开源搜索引擎领域排名第一的 Elasticsearch,能够让我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理,就可实现基本的全文检索功能,在数据量达到十亿,百亿规模仍然可以秒级返回检索结果. 对于系统容灾.数据安全性.可扩展性.可维护性等用户关注的实际问题,在Elasticsearch 上也能得到有效解决. 二.Elasticsearch 介绍

Spring框架之spring-webmvc源码完全解析 Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块.Spring MVC分离了控制器.模型对象.分派器以及处理程序对象的角色,支持多种视图技术,如JSP.Velocity.Tiles.iText和POI. Spring Web模型视图控制器(MVC)框架是基于Servlet功能实现的.通过实现Servlet接口的DispatcherServlet来封装其核心功能实现,通过将请求分派给处理程序,同时具有可配置的处理程序映射,视图解析

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

Servlet的一些细节(韩顺平老师视频讲解)(1)由于客户端是通过URL地址访问web服务器中的资源,所以Servlet程序想要被外界访问,必须把servlet程序映射到一个URL地址上.这个工作在web.xml文件中使用<servlet> & <servlet-mapping> <servlet>        用于注册Servlet,它包含两个主要的子元素<servlet-name> & <servlet-class>