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在solr中强制概率结果输出

solr

在solr中强制概率结果输出,solr,solrj,solr4,Solr,Solrj,Solr4,我试图在solr中强制输出一个概率结果。i、 页面结果的ex%（比如k/n）具有属性A。我不确定是否有一种直接的方法可以做到这一点 我正在尝试查询重新排序的方法，在中，我希望在第一个solr查询中增强具有属性A的文档。这应确保至少有k个或更多具有属性A的文档位于顶部。然后我想运行另一个查询，它只选择k个元素，然后按照正常的分数顺序选择其余的n-k个元素，并返回这些元素的分数排序输出 然而，我面临的问题是，如果属性A非常频繁，那么我可能会在第一次查询中带来太多的属性A文档，因此无法决定要选择多少文

我试图在solr中强制输出一个概率结果。i、 页面结果的ex%（比如k/n）具有属性A。我不确定是否有一种直接的方法可以做到这一点

我正在尝试查询重新排序的方法，在中，我希望在第一个solr查询中增强具有属性A的文档。这应确保至少有k个或更多具有属性A的文档位于顶部。然后我想运行另一个查询，它只选择k个元素，然后按照正常的分数顺序选择其余的n-k个元素，并返回这些元素的分数排序输出

然而，我面临的问题是，如果属性A非常频繁，那么我可能会在第一次查询中带来太多的属性A文档，因此无法决定要选择多少文档来运行第二次查询

我还是solr的新手，希望我想得太多了。尽管如此，你们中有没有人在solr方面有过类似的问题，并且找到了一个低延迟的解决方案？

如果我适当地考虑了所有的条件，我想加权搜索可以解决这个问题。如果您将我在下面创建的示例数据加载到一个演示核心中，并运行eDiscovery搜索，以便在0.8和0.2之间权衡相关性和新鲜度，那么相关的新鲜答案将出现在顶部。

搜索URL如下：
http://.us-west-2.compute.amazonaws.com:8983/solr/gettingstarted/select?defType=edismax&indent=on&q=*：*&qf=相关性^0.8%20和%20新鲜度^0.2&rows=10&start=0&wt=json

请注意，我将结果集限制在前十个

包含结果的响应标题如下所示：

{
  "responseHeader":{
    "status":0,
    "QTime":6,
    "params":{
      "q":"*:*",
      "defType":"edismax",
      "indent":"on",
      "qf":"relevance^0.8 AND freshness^0.2",
      "start":"0",
      "rows":"10",
      "wt":"json",
      "_":"1477363414109"}},
  "response":{"numFound":35,"start":0,"docs":[
      {
        "id":"1",
        "name":["JBL Professional Audio"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[true],
        "_version_":1549127868117680128},
      {
        "id":"2",
        "name":["Versatile Multilayer Disc"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[true],
        "_version_":1549127868288598016},
      {
        "id":"3",
        "name":["Key finder"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868290695168},
      {
        "id":"4",
        "name":["MiniDisc"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868291743744},
      {
        "id":"5",
        "name":["Entertainment center"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868292792320},
      {
        "id":"6",
        "name":["TV gateway"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868294889472},
      {
        "id":"7",
        "name":["Da-Lite Lecterns, Podiums, Racks"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868295938048},
      {
        "id":"8",
        "name":["American Dynamics CCTV Products"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868301180928},
      {
        "id":"9",
        "name":["K-box"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868302229504},
      {
        "id":"10",
        "name":["Wife acceptance factor"],
        "relevance":[true],
        "freshness":[false],
        "_version_":1549127868303278080}]
  }}
可以从文档加载的示例数据集如下：

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<field name="id">1</field>
<field name="name">JBL Professional Audio</field>
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<field name="freshness">true</field>
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<field name="name">Key finder</field>
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这就是你的想法吗？

如果我适当考虑了你的所有标准，我想加权搜索会奏效。如果您将我在下面创建的示例数据加载到一个演示核心中，并运行eDiscovery搜索，以便在0.8和0.2之间权衡相关性和新鲜度，那么相关的新鲜答案将出现在顶部。

搜索URL如下：
http://.us-west-2.compute.amazonaws.com:8983/solr/gettingstarted/select?defType=edismax&indent=on&q=*：*&qf=相关性^0.8%20和%20新鲜度^0.2&rows=10&start=0&wt=json

请注意，我将结果集限制在前十个

包含结果的响应标题如下所示：

{
  "responseHeader":{
    "status":0,
    "QTime":6,
    "params":{
      "q":"*:*",
      "defType":"edismax",
      "indent":"on",
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      "_":"1477363414109"}},
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        "name":["JBL Professional Audio"],
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        "name":["Versatile Multilayer Disc"],
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        "_version_":1549127868301180928},
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        "name":["Wife acceptance factor"],
        "relevance":[true],
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        "_version_":1549127868303278080}]
  }}
可以从文档加载的示例数据集如下：

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<field name="id">28</field>
<field name="name">Elmo Document Cameras</field>
<field name="relevance">false</field>
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<field name="id">35</field>
<field name="name">I</field>
<field name="relevance">false</field>
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这就是你的想法吗？

你能举一个例子，说明在一个虚构的数据集中，哪些元素的排名高于其他元素，以及为什么会这样吗？@LeftyGBalogh嘿，当然。所以，如果我们将文档的新鲜度作为属性度量，那么我希望搜索结果是相关的，但带有概率色彩。i、 e如果我们每页输出10个结果，并且我们将结果新鲜度概率设置为0.2，那么在这10个结果中，应该至少有2个具有fresh属性。希望这篇帮助文章能给你带来一个例子，说明在一个虚构的数据集中，哪些元素的排名会高于其他元素，以及为什么。所以，如果我们将文档的新鲜度作为属性度量，那么我希望搜索结果是相关的，但带有概率色彩。i、 e如果我们每页输出10个结果，并且我们将结果新鲜度概率设置为0.2，那么在这10个结果中，应该至少有2个具有fresh属性。希望这有帮助