Lucene5搜索效果问题探究

今天在用Solr5.1测试检索时，发现一个奇怪的问题，便于大家对比，先介绍下散仙的环境：

JDK1.7
Lucene5.1
Solr5.1
分词器用的ik（改的ik源码）

先看下测试的5条数据：

id,name,count
1503486364953346048,北京奇虎测腾科技有限公司,1
1503486365060300800,北京奇虎网力科技有限公司,2
1503486365065543680,北京奇虎科技有限公司,3
1503486826976903168,中国,7
1503486827011506176,中国人,8

使用IK（细粒度切词如下：）

北京   奇虎   测   腾   科技   有限公司   有限   有   限   公司   
======================
北京   奇虎   网   力   科技   有限公司   有限   有   限   公司   
======================
北京   奇虎   科技   有限公司   有限   有   限   公司   
======================
中国人   中国   国人   
======================
中国   

OK,然后，大家想一个场景，假如我在搜索框里面搜索 北京奇虎 时，第几个搜索结果应该被排在第一位？大部分情况下我们都希望第三个结果，排在第一位，但结果会是这样吗？


不好意思，经实际验证，在Lucene5.1作为底层的Solr中，却并不是这样，截图如下：



等等，刚才里面不是还有一个中国人和中国的例子吗，我们搜个中国测试下，事实是这样吗？




奇怪了，因为在Lucene评分中，字段的长度也是影响评分的因素，默认情况下，是文本越短的会排在前面，但是上面两个例子中，竟然有一个出了异常，这难道是一个bug么？



在lucene的评分因素中，主要有如下几个因子：
1，tf
2，idf
3，coord
4，queryNorm
5，boost
6，norm（t，d）
7,payload
8，自定义评分
具体的介绍，请参考我以前的文章：http://qindongliang.iteye.com/blog/2008396


针对本文这个评分问题，我们主要关注norm这个评分因子，因为它里面包含了长度因子的评分：
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。


接下来，查看Lucene的DefaultSimilarity类源码，看下核心的几个方法代码

  /** Cache of decoded bytes. */
  private static final float[] NORM_TABLE = new float[256];

  static {
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
      NORM_TABLE[i] = SmallFloat.byte315ToFloat((byte)i);
    }
  }
 //索引期间执行，将norm编码成一个8位字节
 public final long encodeNormValue(float f) {
    return SmallFloat.floatToByte315(f);
  }

  //搜索期间执行，将norm，还原成具体的分数，参与评分
  public final float decodeNormValue(long norm) {
    return NORM_TABLE[(int) (norm & 0xFF)];  // & 0xFF maps negative bytes to positive above 127
  }

仔细看decodeNormValue方法，这个代码，发现里面竟然有将float强制转换为int一个强转，这意味着，精度损失。

什么意思？请看如下代码：

		float a=1.524f;
		float b=1.589f;
		
		System.out.println((int)a);
		System.out.println((int)b);
		
		//结果都是1

知道这个东东后，就发现，文头题的那个问题，没错，就是因为两者的norm编码相差太少，所以导致他们的解码分数一样，从而出现了，排名问题，这也不能算Lucene的bug，可能Lucene的设计者认为，两个norm，相差的值只有大于0.1的情况下，才真正管用，否则一视同仁。

这就是答案了，所以如果想解决上面的问题，可以重新定义一个自己的评分类，并加入自己的逻辑，不建议直接修改源码实现。


最后，给出，本文测试的全部代码，以供参考：

package com.lucene.opera;

import java.io.StringReader;
import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Explanation;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.similarities.DefaultSimilarity;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

public class LuceneTest {
	
	static final String indexpath="D:\\tmp\\luceneindex";
	
	public static void index()throws Exception{
		Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexpath));
		IKAnalyzer ik=new IKAnalyzer(false);
		IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(ik);
		iwc.setOpenMode(OpenMode.CREATE);
		IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);
		

//		FieldType type=new FieldType();
//		type.setTokenized(true);
//		type.setStored(true);
//		type.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS);
//		type.setOmitNorms(true);
//		type.freeze();
//		
		Document doc=null;
//		Document doc=new Document();
//		doc.add(new TextField("name", "北京奇虎测腾科技有限公司", Store.YES));
////		doc.add(new Field("pname", "北京奇虎测腾科技有限公司", type));
//		iw.addDocument(doc);
//		
//		doc=new Document();
//		doc.add(new TextField("name", "北京奇虎网力科技有限公司", Store.YES));
////		doc.add(new Field("pname", "北京奇虎网力科技有限公司", type));
//		iw.addDocument(doc);
//		
////		
//		doc=new Document();
//		doc.add(new TextField("name", "北京奇虎科技有限公司", Store.YES));
////		doc.add(new Field("pname", "北京奇虎科技有限公司", type));
//		iw.addDocument(doc);
////		
		doc=new Document();
		doc.add(new TextField("name", "北京奇虎测腾科技有限公司", Store.YES));
//		doc.add(new Field("pname", "中国", type));
		iw.addDocument(doc);
		
		
		doc=new Document();
		doc.add(new TextField("name", "北京奇虎科技有限公司", Store.YES));
//		doc.add(new Field("pname", "中国人", type));
		iw.addDocument(doc);
		
		iw.commit();
		iw.close();
		System.out.println("索引成功！");
		
		
		
	}
	
	
	 
	
	
	public static void search(String kw)throws Exception{
		Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexpath));
		IKAnalyzer ik=new IKAnalyzer(false);
		
		IndexReader ir=DirectoryReader.open(dir);
		IndexSearcher search=new IndexSearcher(ir);
//		search.setSimilarity(new DefaultSimilarity());
		QueryParser qr=new QueryParser("name", ik);
		
		Query parse = qr.parse(kw);
		System.out.println(parse.toString());
//		  Explanation explain = search.explain(parse	, 100);
		 
//		  System.out.println(explain.toString());
		 TopDocs  td=search.search(parse, 100);
	
		 for(ScoreDoc sd:td.scoreDocs){
			 
			 int i=sd.doc;
			 
			 Document doc=search.doc(i);
//			  Explanation explain = search.explain(parse	, i);
//			  System.out.println(explain.toString());
			 System.out.println(" 名称:    "+doc.get("name")+"   评分:     "+sd.score);
			 
			 
		 }
		 
		 
		ir.close();
		dir.close();
		 
		
		
	}
	
	public static void main(String[] args)throws Exception {
		
//		float []s=DefaultSimilarity.NORM_TABLE;
//		for(int i=0;i<s.length;i++){
//			System.out.println(i+"   "+s[i]);
//		}
//	    index();
//		search("奇虎");
//	
		
		float a=1.524f;
		float b=1.589f;
		
		System.out.println((int)a);
		System.out.println((int)b);
		
		//结果都是1
//		test("北京奇虎测腾科技有限公司");
//		System.out.println("======================");
//		test("北京奇虎网力科技有限公司");
//		System.out.println("======================");
//		test("北京奇虎科技有限公司");
//		System.out.println("======================");
//		test("中国人");
//		System.out.println("======================");
//		test("中国");
	}
	

//	"北京奇虎测腾科技有限公司"
//	"北京奇虎网力科技有限公司"
//	"北京奇虎科技有限公司"
//	"中国"
//	"中国人"


	
	
	/****
	 * 测试分词token
	 * @param kw
	 * @throws Exception
	 */
	public static void test(String kw)throws Exception{
		IKAnalyzer ik=new IKAnalyzer(false);
		TokenStream token=ik.tokenStream("", new StringReader(kw));
		CharTermAttribute term=token.addAttribute(CharTermAttribute.class);
		token.reset();
		while(token.incrementToken()){
			System.out.print(term.toString()+"   ");
		}
		System.out.println();
		token.end();
		token.close();
		
	}
	
	
 

}

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