全文搜索与机器学习领域的大多数其他问题不同，是网络程序员在日常工作中经常遇到的问题。客户端可能会要求你在某处提供一个搜索框，然后你会写一个类似WHEREtitleLIKE%:query%的SQL语句来实现搜索功能。起初，这很好，直到有一天，一位客户来找你说：“搜索有误！”当然，搜索实际上并没有“出错”，只是搜索的结果并不是客户想要的。普通用户不知道如何进行精确匹配，因此得到的搜索结果质量很差。为了解决这个问题，您决定使用全文搜索。经过一段时间的繁琐学习，你开启了MySQL的FULLTEXT索引，使用了更高级的查询语法，比如“MATCH...AGAINST”。好了，问题解决了，撒花就完事了！当数据库较小时没有问题。但是当你的数据越来越多的时候，你会发现你的数据库越来越慢。MySQL不是一个非常有用的全文搜索工具。因此，您决定使用ElasticSearch，重构您的代码，并部署一个由Lucene提供支持的全文搜索集群。你会发现它工作得很好，又快又准。此时你不禁会想：Lucene为什么这么牛逼？这篇文章（主要介绍TF-IDF、OkapiBM-25和generalrelevancescore）和下一篇文章（主要介绍索引）将介绍全文搜索背后的基本概念。相关性对于每个搜索查询，我们可以轻松地为每个文档定义一个“相关性分数”。当用户搜索时，我们可以按相关性分数而不是文档时间排序。这样，最相关的文档就会排在第一位，不管它是在多久之前创建的（当然，有时候也和文档的创建时间有关）。有很多很多方法可以计算单词之间的相关性，但我们将从最简单的、基于统计的方法开始。这种方法不需要了解语言本身，而是根据文档中唯一词的流行程度，通过计算词的使用、匹配和加权来确定“相关性分数”。算法不关心这个词是名词还是动词，也不关心这个词的意思。它唯一关心的是哪些是常见词，哪些是罕见词。如果一个搜索查询同时包含常用词和稀有词，你最好给包含稀有词的文档更高的分数，并降低常用词的权重。该算法称为OkapiBM25。它包含两个基本概念词频（termfrequency）简称词频（“TF”）和逆文档频率（inversedocumentfrequency）简称（“IDF”）。将它们放在一起称为“TF-IDF”，这是一个术语在文档中的重要性的统计度量。TF-IDF词频（TermFrequency），简称“TF”，是一个非常简单的指标：特定词条在文档中出现的次数。您可以将该值除以文档中的单词总数以获得分数。比如文档中有100个词，'the'这个词出现了8次，那么'the'的TF就是8或者8/100或者8%（取决于你想怎么表示）。逆文档频率（InverseDocumentFrequency），简称“IDF”，稍微复杂一点：一个词越稀有，其值就越高。它是通过将文档总数除以包含该术语的文档数，然后取所得商的对数得到的。这个词越稀有，“IDF”就越高。如果将这两个数字相乘(TF*IDF)，就会得到文档中某个术语的权重。“权重”的定义是：这个词有多罕见，它在文档中出现的频率是多少？您可以将此概念用于文档的搜索查询。对于查询中的每个关键字，计算它们的TF-IDF分数并将它们相加。得分最高的文档是与查询语句匹配的文档。OkapiBM25上面的算法是一个可用的算法，但不是很准确。它提供了一个基于统计的相关评分算法，我们可以进一步改进该算法。OkapiBM25被认为是迄今为止最先进的排名算法之一（因此被称为ElasticSearch）。OkapiBM25在TF-IDF的基础上增加了两个可调参数，k1和b，分别代表“词频饱和度”和“字段长度规范”。这到底是什么？为了直观地理解“词频饱和度”，想象一下两篇讨论棒球的文章，长度差不多。另外，我们假设所有文档（除了这两个）都没有太多与棒球相关的内容，所以“棒球”这个词会有很高的IDF——这是极其重要和重要的。这两篇文章都是关于棒球的，并且都用了相当大的篇幅，但其中一篇使用“棒球”这个词的次数比另一篇多。那么在这种情况下，一篇文章与另一篇文章的分数相差很大是真的吗？由于两份文件都详细讨论了棒球，因此“棒球”一词出现40次还是80次都会产生同样的区别。其实30应该是上限！这就是“termfrequencysaturation”。原来的TF-IDF算法没有饱和的概念，所以一个“baseball”出现80次的文档是出现40次的文档的两倍。有时候，这就是我们想要的，但是Sometimes我们不要这个。另外，OkapiBM25还有一个k1参数，用来调节饱和度变化的速率，k1参数的取值一般在1.2到2.0之间，值越低速度越快saturationprocess.（意思是上面两个文档有相同的分数，因为它们都包含很多单词“baseball”）Field-lengthnormalization将文档的长度减少到所有文档的平均长度上。这个很有用对于单字段的集合（比如我们的），可以统一不同长度的文档在同一个比较标准上。对于双字段的集合（比如“title”和“body”）更是有用的意思，它也可以将title和body字段统一为相同的比较健康）状况。字段长度缩减用b表示，它的值在0到1之间，1表示全部缩减，0表示不缩减Reduction。在OkapiBM25维基百科中，可以了解Okapi算法的公式。既然你知道了公式中的每一项是什么，它一定很容易理解。那么公式就不说了，直接上代码：BM25.Tokenize=function(text){text=text.toLowerCase.replace(/\W/g,'').replace(/\s+/g,'').trim.split('').map(function(a){returnstemmer(a);});//FilteroutstopStemsvarout=;for(vari=0,len=text.length;i
