Как marklogic вычислить вес для расчета балла за документ

Question

Я изучаю релевантную информацию, чтобы получить информацию о факторе, который влияет на оценку в Marklogic.

<qry:relevance-info xmlns:qry="http://marklogic.com/cts/query">
  <qry:score
    formula="(256*scoreSum/weightSum)+(256*qualityWeight*documentQuality)"
    computation="(256*1274/4)+(256*1*0)">81536</qry:score>
..
</qry:relevance>

Кто-нибудь имеет представление о весовом коэффициенте?

Что Marklogic считает для вычисления значения weightSum.

Answer 1

Использование весов для влияния на оценки

Использование веса в подвыражении запроса для увеличения или уменьшения вклада подвыражения в показатель релевантности.

Например, вы можете указать веса для конструкторов конечного уровня cts:query, таких как cts:word-query и cts:element-value-query;подробности см. Справочное руководство по XQuery и XSLT .Вы также можете указать веса в эквивалентных абстракциях API поиска, таких как конструкции структурированных запросов value-query и word-constraint-query, или при определении ограничения слова или значения в параметрах запроса.

Вес по умолчаниюравен 1,0. Используйте следующие рекомендации для выбора пользовательских весов:

• Чтобы увеличить вклад в счет, установите вес более 1,0.
• Чтобы уменьшить вклад в счет, установитевес от 0 до 1,0.
• Чтобы ничего не внести в счет, установите вес в 0.
• Чтобы сделать вклад в счет отрицательным, установите вес в отрицательное число.

Баллы нормализованы, поэтому вес не является абсолютным множителем в счете.Вместо этого веса показывают, сколько терминов из данного подвыражения запроса взвешено по сравнению с другими подвыражениями в том же выражении.Вес 2,0 удваивает вклад в оценку для терминов, которые соответствуют этому запросу.Точно так же вес 0,5 делит пополам вклад в оценку для терминов, которые соответствуют этому запросу.В некоторых случаях оценка достигает максимума, поэтому вес 2,0 и вес 20 000 могут дать одинаковый вклад в оценку.

Добавление весов особенно полезно, если в выражении запроса есть несколько компонентов,и вы хотите, чтобы совпадения для некоторых частей выражения были более тяжелыми, чем для других частей.Пример этого: Увеличение балла для некоторых терминов, Уменьшение для других .