Indexing 这种弹性搜索（进入整个索引）是如何工作的

因此，首先我们得到一个包含所有标记的术语向量列表，然后我们创建一个

映射。

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然后createQueue方法将通过删除、停止单词和出现的单词不够来确定分数，计算idf，然后计算给定标记的idf*doc_频率，该频率等于其标记，然后我们保留25个最佳值，但之后它如何工作？它与整个指数相比如何？我读了，但没有解释，或者我没有抓住要点。

它从每个术语中创建一个

TermQuery

，并将它们全部放入一个简单的

BooleanQuery

，通过先前计算的tfidf分数提高每个术语（

boostFactor*myScore/bestScore

，其中boostFactor可以由用户设置）

这是：

private Query createQuery（PriorityQueue q）{
BooleanQuery=新建BooleanQuery（）；
评分术语评分术语；
浮动最佳分数=-1；
而（（scoreTerm=q.pop（））！=null）{
TermQuery tq=新的TermQuery（新术语（scoreTerm.topField，scoreTerm.word））；
如果（增压）{
如果（最佳分数==-1）{
bestScore=（scoreTerm.score）；
}
float myScore=（scoreTerm.score）；
tq.setBoost（boostFactor*myScore/bestScore）；
}
试一试{
add（tq，BooleanClause.occurrent.SHOULD）；
}
catch（BooleanQuery.Toomanycauses忽略）{
打破
}
}
返回查询；
}

private Query createQuery(PriorityQueue<ScoreTerm> q) {
  BooleanQuery query = new BooleanQuery();
  ScoreTerm scoreTerm;
  float bestScore = -1;

  while ((scoreTerm = q.pop()) != null) {
    TermQuery tq = new TermQuery(new Term(scoreTerm.topField, scoreTerm.word));

    if (boost) {
      if (bestScore == -1) {
        bestScore = (scoreTerm.score);
      }
      float myScore = (scoreTerm.score);
      tq.setBoost(boostFactor * myScore / bestScore);
    }

    try {
      query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);
    }
    catch (BooleanQuery.TooManyClauses ignore) {
      break;
    }
  }
  return query;
}