solrj 使用 打分 高亮

QueryResponse response = null; SolrDocumentList results = null; Map<String, Object> mapDto = new HashMap<String, Object>(); //打分 SolrCondition condition = DataCache.AUTHOR_COND_TION; try { SolrQuery query = new SolrQuery(); query.setQuery(param.getMsg()); query.addField("*, score") // 使得solr查询得到每一条查询的分数. // 查询handler的类型，即查询解析器，如果要使用权重排序， //至少要用dismax解析器，edismax还可以使用bf，即函数 .setParam("defType", "edismax"); query.set("q.op", "OR"); query.set("fl", "authorName,authorDes,id, authorFlag, articleNum,pv,lastPublishTime,subsNum, score, avartar"); //返回的列 query.set("qf", "authorName^3 authorDes^2 authorFlag^1"); //设置field中搜索的权重 必须要在pf中 query.set("bf","sum(div(log(lastPublishTime),10) ,div(sum(subsNum,pv),3000),div(articleNum,4000))"); //设置搜索评分 query.set("pf", "authorName authorDes authorFlag"); //搜索字段 query.setStart(param.getStart()); //起始位置 query.setRows(param.getRows()); //查询多少条数据 query.set("wt", "json"); // 高亮设置 query.setHighlight(true); query.addHighlightField("authorName"); query.addHighlightField("authorDes"); query.setHighlightSimplePre(param.getPre()); query.setHighlightSimplePost(param.getPost()); //然后在这个50个字符中取关键字相关的摘要，摘要长度为100，参考后面的参数（hf.fragsize)，如果我们在参 //数中指定值为true，那么SOLR // 会根据关键词的在文本中的偏移量来计算摘要信息， //前提是你的field要加上 termPositions=”true” termOffsets=”true”这两项。 query.set("hl.boundaryScanner", "breakIterator"); query.set("hl.bs.type", "SENTENCE"); query.setHighlightFragsize(200); response = solrServer.query(query); results = response.getResults(); Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = response.getHighlighting(); long total = results.getNumFound(); mapDto.put("total", total); // 高亮数据处理 for (int i = 0; i < results.size(); i++) { SolrDocument f = results.get(i); if (highlighting.containsKey(f.get("id"))){ Map<String, List<String>> map = highlighting.get(f.get("id")); if (map.containsKey("authorName")){ f.setField("authorName", CommonUtils.getDateSubString(map.get("authorName").get(0))); } if (map.containsKey("authorDes")){ f.setField("authorDes", CommonUtils.getDateSubString(map.get("authorDes").get(0))); } } } mapDto.put("total", total); mapDto.put("results", results); } catch (SolrServerException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); };

查询权重，打分 qf

例如：qf=fieldOne^2.3 fieldTwo fieldThree^0.4, qf 参数时指定solr从哪些field中搜索。像下面的话就只会在fieldOne，fieldTwo fieldThree这三个field中搜索。如果你还指定了q参数，比如q=“Hadoop”，那么solr会认为是到 fieldOne，fieldTwo， fieldThree这三个field中搜索hadoop，这三个是并集的关系。生成的query为：fieldOne：hadoop^2.3 | fieldTwo:hadoop | fieldThree:hadoop^0.4 所以你定义了dismax的话，你的查询参数q就不要写成类似q=“title:hadoop”这样了。因为这样的话最终的查询 为：fieldOne：title:hadoop^2.3 | fieldTwo:title:hadoop | fieldThree:title:hadoop^0.4 除非你的这几个field里有“title:hadoop”这样的词存在，否则是查不到结果的。 qf 的查询比例要在pf中制定存在 pf 指定查询的字段

bf 搜索评分 评分越高 排序越前

pf 搜索的字段

搜索功能中比较复杂的是文档的打分排序，solr中的打分规则继承了lucene中的相关的打分规则，这里通过solr的dismax查询解析器来支持复杂的打分 在打分的时候，会考虑以下因素， 搜索关键字匹配某些字段的打分比其他的字段要高(qf^) 对于某些字段，搜索字符串的密集度(phrase)的打分中占的比重(pf^) 其他复杂规则计算，比如销售量、价格、卖家等级等等都可以作为考虑的因素，影响打分(bf) http://10.1.1.58:8080/solr/select?defType=dismax&qf=name^100 subject ^1 &q=sony mp3&pf=name^100 subjec ^1&q.op=OR&bf=sum(recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1),div(1000,price))^100 这个查询的含义是，在name和subject中搜索关键字sony mp3，name和subject在字段查询中的比重分别为100、1(qf=name^100subject ^1)；并且这两个字段phrase的打分为 qf=name^100 subject ^1，也就是name占的比重大一些；其他还参考产品的价格和商品更新时间(bf=sum(recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1),div(1000,price))^100)