相关性算分
指文档与查询语句间的相关度，通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表
如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢？
本质问题是一个排序的问题，排序的依据是相关性算分，确定倒排索引哪个文档排在前面
影响相关度算分的参数：
A. TF(Term Frequency):词频,即单词在文档中出现的次数,词频越高,相关度越高,计算公式: tf(t in d) = √frequency
B. Document Frequency(DF):文档词频, 该词出现在多少篇文档中
C. IDF(Inverse Document Frequency)：倒排文档频度,与文档词频相反,即 1/DF。即单词出现的文档数越少,相关度越高(如果一个单词在文档集出现越少,算为越重要单词),计算公式:idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))
D. Field-length Norm：字段长度归约, 字段有多长？字段越短，那么其权重就越高。如果一个词条出现在较短的字段，如 title 字段中，那么该字段的内容相比更长的body 字段而言，更有可能是关于该词条的,计算公式: norm(d) = 1 / √numTerms
• TF/IDE 模型
a) score(q, d)，文档 d 与查询 q 的相关度分数（relevance score）
b) queryNorm(q)，查询正则因子（query normalization factor）试图将查询正则化，以便可以比较两个不同 query 的结果
c) coord(q, d)，协调因子（coordination factor）
d) tf(t in d)，term t 在文档 d 中的词频
e) idf(t)，term t 的逆向文档频率
f) t.getBoost()，查询中使用的自定义 boost,竞价排名用
g) norm(t, d)，文档 d 的文本长度正则值
• BM25 模型（5.X 之后的默认模型）
a) |D|：文档长度
b) avgdl：所有文档的平均文档长度
c) k1，b 是*参数，lucene 默认 k1=1.2，b=0.75
d) IDF = log((#Docs - #DocsHit + 0.5)/(#DocsHit + 0.5))
e) TF = query count in one doc
BM25 相比 TF/IDF 的一大优化是降低了 tf 在过大时的权重，避免词频对查询影响过大