Lucene 评分体系/机制（lucene scoring）是 Lucene 出名的一核心部分。它对用户来说隐藏了很多复杂的细节，致使用户可以简单地使用 lucene。但个人觉得：如果要根据自己的应用调节评分（或结构排序），十分有必须深入了解 lucene 的评分机制。
Lucene scoring 组合使用了 信息检索的向量空间模型 和 布尔模型 。
首先来看下 lucene 的评分公式（在 Similarity 类里的说明）
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其中：
- tf(t in d) 关联到项频率，项频率是指 项 t 在 文档 d 中出现的次数 frequency。默认的实现是：
tf(t in d) = frequency½ - idf(t) 关联到反转文档频率，文档频率指出现 项 t 的文档数 docFreq。docFreq 越少 idf 就越高（物以稀为贵），但在同一个查询下些值是相同的。默认实现：
idf(t) = 1 + log ( numDocs ––––––––– docFreq+1 ) - coord(q,d) 评分因子，是基于文档中出现查询项的个数。越多的查询项在一个文档中，说明些文档的匹配程序越高。默认是出现查询项的百分比。
- queryNorm(q)查询的标准查询，使不同查询之间可以比较。此因子不影响文档的排序，因为所有有文档都会使用此因子。默认值：
queryNorm(q) = queryNorm(sumOfSquaredWeights) = 1 –––––––––––––– sumOfSquaredWeights½ 每个查询项权重的平分方和(sumOfSquaredWeights)由 Weight 类完成。例如 BooleanQuery 地计算：
sumOfSquaredWeights = q.getBoost() 2 · ∑ ( idf(t) · t.getBoost() ) 2 t in q - t.getBoost()查询时期的 项 t 加权（如：java^1.2），或者由程序使用 setBoost()。
- norm(t,d)压缩几个索引期间的加权和长度因子：
- Document boost - 文档加权，在索引之前使用 doc.setBoost()
- Field boost - 字段加权，也在索引之前调用 field.setBoost()
- lengthNorm(field) - 由字段内的 Token 的个数来计算此值，字段越短，评分越高，在做索引的时候由 Similarity.lengthNorm 计算。
以上所有因子相乘得出 norm 值，如果文档中有相同的字段，它们的加权也会相乘：norm(t,d) = doc.getBoost() · lengthNorm(field) · ∏ f.getBoost() field f in d named as t 索引的时候，把 norm 值压缩(encode)成一个 byte 保存在索引中。搜索的时候再把索引中 norm 值解压(decode)成一个 float 值，这个 encode/decode 由 Similarity 提供。官方说：这个过程由于精度问题，以至不是可逆的，如：decode(encode(0.89)) = 0.75。
计算这个评分涉及到几个核心的类/接口：Similarity、Query、Weight、Scorer、Searcher，由它们或其子类来完成评分的计算。先来看下它们的类图：
lucene search score uml, 点击放大
搜索中，评分的过程：
- 创建一个查询对象 Query，传给 Searcher，具体来讲可能是 IndexSearcher。
- Searcher 根据 Query 创建一个对应的 Weight（是 Query 的内部特征表示），接着 Weight 会创建对应的 Scorer。
- Searcher 会创建 Hitcollector 并传到 Scorer，scorer 找到匹配的文档并计算评分，最后写到 Hitcollector 中。
Query、Weight、Scorer 三都关系十分密切，尤其是 Query 和 Weight。Weight 是计算查询权重和创建 Scorer 的。Query 为了可以重用把内部的特征抽象为 Weight，由子类去完成一些相关评分的计算。
任何 Searcher 依赖的状态都存储在 Weight 实现中，而不是在Query 中，这样可以重用 Query。
Weight 的生命周期（被使用）：
- Weight 由顶层的 Query 创建。Query.createWeight(Searcher)，创建的 Weight 给 Searcher 去使用。
- 当用 Similarity.queryNorm(float) 来计算查询标准化因子（query normalization）的时候，Weight.sumOfSquaredWeights() 会被调用。
- 查询标准化因子（query normalization）会传给 Weight.normalize(float)计算，这个时候权重(weighting)计算完成。
- 创建一个 Scorer。
自定义评分的计算
可以实现一个 Similarity 换掉默认的。它仅限于 Scorer、Weight 计算好的因子值再加工。要想对评分有更强的控制力，可以实现一套 Query、Weight、Scorer。
- Query 是用户信息需要的抽象
- Weight 是 Query 的内部特性表示的抽象
- Scorer 抽象公用的计算评分功能，提供计算评分和解说（explanation）评分的能力。
Query 子类实现的方法：
- createWeight(Searcher searcher) -- Weight 是 Query 内部代表，所以每个 Query 都必实现一个 Weight，此方法就是生成一个Query对应的Weight对象。
- rewrite(IndexReader reader) -- 重写查询为原始的查询，原始的查询有：TermQuery，BooleanQuery……
Weight 接口方法：
- Weight#getQuery() -- 指出代表 Weight 的 Query。
- Weight#getValue() -- Query 的权重，例如：TermQuery.TermWeight 的 value = idf^2 * boost * queryNorm
- Weight#sumOfSquaredWeights() -- 各查询项的平方和，如，TermWeight 的 = (idf * boost)^2
- Weight#normalize(float) -- 决定查询标准化的因子，查询标准化值可以在不同 Query 比较 score
- Weight#scorer(IndexReader) -- 创建 Query 对应的评分器 Scorer，它的责任是给 Query 匹配到的文档评分。
- Weight#explain(IndexReader, int) -- 给指定的文档详细解说评分值是怎么得来了。
Scorer 子类实现的方法：
- Scorer#next() -- 预取匹配到的下一文档，有才返回 true。
- Scorer#doc() -- 返回当前匹配到的文档id，它必须 next() 调用后才有效。
- Scorer#score() -- 返回当前文档的评分，此值可以由应用程序以任何适当的方式给出，如 TermScorer 返回 tf * Weight.getValue() * fieldNorm
- Scorer#skipTo(int) -- 跳到大于或等于 int 的匹配文档上。很多情况下，在结果集中 skipTo 比较循环更加快速高效。
- Scorer#explain(int) -- 给出评分产生的细节。
要实现一套 Query、Weight、Scorer，最好还是看下 TermQuery、TermWeight、TermScorer。
当 Lucene 中没有想要的查询时（包括不同的评分细节），自定义Query 可能帮得上忙。
重要参考资料：
