搜索引擎入门(4)—查询结果排序
作者: 咔咔侃技术
2019-10-15 10:25:18
[ 闻蜂导读 ] 搜索结果排序是根据 关键字 和 Document 的相关性得分排序,通常意义下,除了可以人工的设置权重 boost,也存在一套非常有用的相关性得分算法,看完你会觉得非常有意思。

TF-IDF

TF(词频)-IDF(逆文档频率) 在自动提取文章关键词上经常用到,通过它可以知道某个关键字在这篇文档里的重要程度。其中 TF 表示某个 Term 在 Document 里出现的频次,越高说明越重要;DF 表示在全部 Document 里,共有多少个 Document 出现了这个词,DF 越大,说明这个词很常见,并不重要,越小反而说明他越重要,IDF 是 DF 的倒数(取log), IDF 越大,表示这个词越重要。

TF-IDF 怎么影响搜索排序,举一个实际例子来解释:

假定现在有一篇博客《Blink 实战总结》,我们要统计这篇文章的关键字,首先是对文章分词统计词频,出现次数最多的词是--"的"、"是"、"在",这些是“停用词”,基本上在所有的文章里都会出现,他对找到结果毫无帮助,全部过滤掉。

只考虑剩下的有实际意义的词,如果文章中词频数关系: “Blink” > “词频” = “总结”,那么肯定是 Blink 是这篇文章更重要的关键字。但又会遇到了另一个问题,如果发现 "Blink"、"实战"、"总结"这三个词的出现次数一样多。这是不是意味着,作为关键词,它们的重要性是一样的?

不是的,通过统计全部博客,你发现 含关键字总博客数: “Blink” < “实战” < “总结”,这时候说明 “Blink” 不怎么常见,一旦出现,一定相比 “实战” 和 “总结”,对这篇文章的重要性更大。

BM25

上面解释了 TF 和 IDF,那么 TF 和 IDF 谁更重要呢,怎么计算最终的相关性得分呢?那就是 BM25。

BM25算法,通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想:对Query进行语素解析,生成语素qi;然后,对于每个搜索结果D,计算每个语素qi与D的相关性得分,最后,将qi相对于D的相关性得分进行加权求和,从而得到Query与D的相关性得分。

BM25算法的一般性公式如下:

搜索引擎入门(4)—查询结果排序

其中,Q表示Query,qi表示Q解析之后的一个语素(对中文而言,我们可以把对Query的分词作为语素分析,每个词看成语素qi。);d表示一个搜索结果文档;Wi表示语素qi的权重;R(qi,d)表示语素qi与文档d的相关性得分。

其中 Wi 通常使用 IDF 来表达,R 使用 TF 来表达;综上,BM25算法的相关性得分公式可总结为:

搜索引擎入门(4)—查询结果排序

BM25 通过使用不同的语素分析方法、语素权重判定方法,以及语素与文档的相关性判定方法,我们可以衍生出不同的搜索相关性得分计算方法,这就为我们设计算法提供了较大的灵活性。

搜索引擎入门(4)—查询结果排序

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