需求:
個性化得分排序：類似
score=
defaulttextscore*faceta+offlinevalue*
（1-factora
）
方案：
目前直接支援的排序、全部候選方案。推薦1和
2.參見樣例！
1:sortby
(score,
offlinevalue*fa)
這裡offlinevalue*fa中fa
可要可不要
2:sortby
(score*fa+offlinevalue*fb)
這裡score*fa
其中fa
有很多理解，可要是
documentboost
或者fieldboost
或者payload
，offline
可以是域值
3:sortby
(score*offlinevalue*fa)
這個場景本質上回到了
score*fa
了，又回到了
payload
或者document
或者fieldboost
了。 4:sort
by(score*payload|doc_boost|field_boost|term_boost|
queryboost)
進一步擴充套件，例如topn先不排序，然後按某種方式排序、實現去重的維度的結果。
分析
1最直接，也是推薦的方式。
3-4一回事，只是實現方式上不同：
2看起來就顯得稍微複雜了，其中
fa的理解也有多重，
一種fa不是
boost(documentsfieldpayload
),而是外部直接傳入的。從數學公式角度看一碼事。
egtf*itf*payload=scorescore*fa
=tf*itf*payload*fa,
合併fa8payload
就是一項資訊了，
同理，offline*fb
離線計算好就是
offline』
了，還是
offline
了。這樣
2簡化為
score+offline了
從上分析來看，只有
2種，要麼
1，要麼2，
對應2本質是
score+offlinevalue
，所謂的因子只是「邏輯理解」，對應實現來說「完全隱去了」
樣例score+offline
query.set(「deftype」,「lucene」);
query.setquery(「description:店鋪
and _val_:reord_gpa^0.7″);
query.setquery(「description:店鋪
and_val_:sum\(reord_gpa,1\)」);
query.setquery(「(description:店鋪)^0.3 and
_val_:sum\(reord_gpa,1\)」);
中的因子，如果固定
0.8，然後所有文件都
*0.8
，實際上就等於沒起作用。這個
0.8可以
payload
或者doc
或者fieldboost
引入。 至於:
gpa中的因子，如果固定
0.2，那麼就直接在離線計算時算好
另外
在3.*版本中
query.setquery(「title:aokang」);
query.add(「sort」,」sum(weight1,query())
desc「);
query.addfield(「title,score,weight1,weight2,query())」);
這種新式，是針對區域性query得分處理的
木有排序計算，直接返回topn，效能考慮
query.set(「sort」,」_docid_ asc」);
將boost
值乘上預設得分上，而一般
_val_
是將得分
add到預設文字分上。
目前基於
3.*序列，尚不能直接對預設文字分進行引入到
function
中，在4.*
可以引用預設得分的中間引數到
function
中。目前
3.*可以將
function
值加上或者乘上預設文字分（dismax的pb)，或者區域性
query
得分作為
function
的引數 最基礎的payload、documentboost、fieldboost、tf、itf仍然是最本質的因子。
其他的擴充套件仍然是圍繞他們展開的。本質沒有脫離向量模型。
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