Project2--Lucene的Ranking算法修改：BM25算法

1. BM25算法
BM25是二元独立模型的扩展，其得分函数有很多形式，最普通的形式如下：

∑


其中，k1,k2,K均为经验设置的参数，fi是词项在文档中的频率，qfi是词项在查询中的频率。
K1通常为1.2，通常为0-1000
K的形式较为复杂

K=


上式中，dl表示文档的长度，avdl表示文档的平均长度，b通常取0.75

2. BM25具体实现
由于在典型的情况下，没有相关信息，即r和R都是0，而通常的查询中，不会有某个词项出现的次数大于1。因此打分的公式score变为

∑


3. 使用Lucene实现BM25
Lucene本身的打分函数集中体现在tf·idf
为了简化实现过程，直接将代码中tf和idf函数的返回值修改为BM25打分公式的两部分。
文档的平均长度在索引建立的时候取得，同时在建立索引的过程中，将每个文档的docID与其长度，保存在一个hashMap中。
具体的函数实现如下（DefaulSimilarity类）：



其中TermScore.temp为公式中K+fi的值
Temp的计算在TermScore类中进行计算：
public float score() {
assert doc != -1;
int f = freqs[pointer];
temp=(float)(1.2*(0.25+0.75*FileSearch.docToken.get(doc))+f);

System.out.println("weightValue: "+weightValue);
float raw = getSimilarity().tf(f)*weightValue; // compute tf(f)*weight
//f < SCORE_CACHE_SIZE // check cache
//? scoreCache[f]*temp // cache hit
//: getSimilarity().tf(f)*weightValue*temp; // cache miss

System.out.println("score func doc id :"+doc+" "+temp+" "+f+" "+ getSimilarity().tf(f));
System.out.println("raw value is"+raw);
return norms == null ? raw : raw * SIM_NORM_DECODER[norms[doc] & 0xFF];
}
值得注意的是：在lucene的得分计算中，使用explain函数可以看出，除了tf、idf的乘积之外，还有一个fieldNorm值，这个值的计算是基于索引的建立过程，与文档以及field的长度有关，综合考虑，这个值对于查询的过程还是比较有效的，因此在具体实现中，依然保存了fieldNorm的值。