왜 lucene 부스트 쿼리가 동일한 일반 쿼리보다 점수가 낮습니까?

Question

나는 "red fox"

쿼리 1 = =

예

1. 쿼리 1 이상한 행동을 루씬에 부스트 연산자를 테스트하고 발견 해요 "red^1.2 fox" 나는 텍스트에 대한 쿼리를 테스트

:

"멋진 붉은 여우"

내가 query2보다 낮은 점수를 얻었습니다. 그러나 나는 query2가 이길 것으로 기대합니다.

내가 쿼리가 정상보다 낮은 점수가 밀어 이유를 궁금해 쿼리 1

{0,4313012 = (MATCH) sum of: 
    0,2396118 = (MATCH) weight(content:fox^1.25 in 0), product of: 
    0,7808688 = queryWeight(content:fox^1.25), product of: 
     1,25 = boost 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     2,035813 = queryNorm 
    0,3068528 = (MATCH) fieldWeight(content:fox in 0), product of: 
     1 = tf(termFreq(content:fox)=1) 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     1 = fieldNorm(field=content, doc=0) 
    0,1916894 = (MATCH) weight(content:red in 0), product of: 
    0,6246951 = queryWeight(content:red), product of: 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     2,035813 = queryNorm 
    0,3068528 = (MATCH) fieldWeight(content:red in 0), product of: 
     1 = tf(termFreq(content:red)=1) 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     1 = fieldNorm(field=content, doc=0) 
} 

에 대한 설명 쿼리 1

{0,4339554 = (MATCH) sum of: 
    0,2169777 = (MATCH) weight(content:fox in 0), product of: 
    0,7071068 = queryWeight(content:fox), product of: 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     2,304384 = queryNorm 
    0,3068528 = (MATCH) fieldWeight(content:fox in 0), product of: 
     1 = tf(termFreq(content:fox)=1) 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     1 = fieldNorm(field=content, doc=0) 
    0,2169777 = (MATCH) weight(content:red in 0), product of: 
    0,7071068 = queryWeight(content:red), product of: 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     2,304384 = queryNorm 
    0,3068528 = (MATCH) fieldWeight(content:red in 0), product of: 
     1 = tf(termFreq(content:red)=1) 
     0,3068528 = idf(docFreq=1, maxDocs=1) 
     1 = fieldNorm(field=content, doc=0) 
} 

에 대한 질의

에 대한 설명은 아래

설명?

Answer 1

이것은 쿼리 규범 때문입니다. 스코어링 알고리즘의이 특징은 스코어를 대략 한 쿼리에서 다음 쿼리로 비교하려고 시도합니다.

queryNorm = 1/sumOfSquaredWeights ^½

경우 :

sumOfSquaredWeights = 질의 향상 ² · Σ (IDF · 용어

이

은 다음과 같이 계산된다 부스트)

당신이 설명에서, 단순히 쿼리 규범에 의해 최종 점수를 나누어 그 요인을 제거하면 더 높은 점수를 얻을, 참으로, 두 번째 쿼리가하는 것을 발견 :

• 쿼리 1을 - > 0.4339554/2.304384 = 0.1883

• 쿼리 1 -> 0.4313012/2.035813 = 0.2119

큰 점 : 하나의 검색어에서 다른 검색어로 점수를 비교하는 데 지나치게주의하지 않아야합니다. 점수는 실제로 생성 된 쿼리와 관련이 있습니다.설명에서 부스트 된 용어가 점수에 대한 상대적 인의 무게를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 모든 향상이 실제로 의도 된 것입니다.