lucene 标准化因子 norm

摘自forfuture1978的lucene系列文章，以供特别理解标准化因子

 

为什么会有标准化因子呢？从第一章中的描述，我们知道，在搜索过程中，搜索出的文档要按与查询语句的相关性排序，相关性大的打分(score)高，从而排在前面。相关性打分(score)使用向量空间模型(Vector Space Model)，在计算相关性之前，要计算Term Weight，也即某Term相对于某Document的重要性。在计算Term Weight时，主要有两个影响因素，一个是此Term在此文档中出现的次数，一个是此Term的普通程度。显然此Term在此文档中出现的次数越多，此Term在此文档中越重要。

这种Term Weight的计算方法是最普通的，然而存在以下几个问题：

• 不同的文档重要性不同。有的文档重要些，有的文档相对不重要，比如对于做软件的，在索引书籍的时候，我想让计算机方面的书更容易搜到，而文学方面的书籍搜索时排名靠后。
• 不同的域重要性不同。有的域重要一些，如关键字，如标题，有的域不重要一些，如附件等。同样一个词(Term)，出现在关键字中应该比出现在附件中打分要高。
• 根据词(Term)在文档中出现的绝对次数来决定此词对文档的重要性，有不合理的地方。比如长的文档词在文档中出现的次数相对较多，这样短的文档比较吃亏。比如一个词在一本砖头书中出现了10次，在另外一篇不足100字的文章中出现了9次，就说明砖头书应该排在前面码？不应该，显然此词在不足100字的文章中能出现9次，可见其对此文章的重要性。

由于以上原因，Lucene在计算Term Weight时，都会乘上一个标准化因子(Normalization Factor)，来减少上面三个问题的影响。

标准化因子(Normalization Factor)是会影响随后打分(score)的计算的，Lucene的打分计算一部分发生在索引过程中，一般是与查询语句无关的参数如标准化因子，大部分发生在搜索过程中，会在搜索过程的代码分析中详述。

标准化因子(Normalization Factor)在索引过程总的计算如下：

 

它包括三个参数：

• Document boost：此值越大，说明此文档越重要。
• Field boost：此域越大，说明此域越重要。
• lengthNorm(field) = (1.0 / Math.sqrt(numTerms))：一个域中包含的Term总数越多，也即文档越长，此值越小，文档越短，此值越大。

从上面的公式，我们知道，一个词(Term)出现在不同的文档或不同的域中，标准化因子不同。比如有两个文档，每个文档有两个域，如果不考虑文档长度，就有四种排列组合，在重要文档的重要域中，在重要文档的非重要域中，在非重要文档的重要域中，在非重要文档的非重要域中，四种组合，每种有不同的标准化因子。

于是在Lucene中，标准化因子共保存了(文档数目乘以域数目)个，格式如下：

 

• 标准化因子文件(Normalization Factor File: nrm)：
  • NormsHeader：字符串“NRM”外加Version，依Lucene的版本的不同而不同。
  • 接着是一个数组，大小为NumFields，每个Field一项，每一项为一个Norms。
  • Norms也是一个数组，大小为SegSize，即此段中文档的数量，每一项为一个Byte，表示一个浮点数，其中0~2为尾数，3~8为指数。