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我使用以下代码创建（并经常更新）用户索引（为了演示目的，这里稍微缩短了一点）：

            Lucene.Net.Store.Directory directory = FSDirectory.Open(new System.IO.DirectoryInfo("TestLuceneIndex"));
            StandardAnalyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29);
            IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, standardAnalyzer, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
            Document doc = new Document();
            doc.Add(new Field("UID", uid, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED, Field.TermVector.NO));
            doc.Add(new Field("GENDER", gender, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED, Field.TermVector.NO));
            doc.Add(new Field("COUNTRY", countrycode, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED, Field.TermVector.NO));
            doc.Add(new Field("CITY", citycode, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED, Field.TermVector.NO));
            doc.Add(new Field("USERDATA", userdata, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
            doc.Add(new Field("USERINFO", userinfo, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
            indexWriter.UpdateDocument(new Term("UID", uid), doc);
            indexWriter.Optimize();
            indexWriter.Commit();
            indexWriter.Close();

存储在索引中的值如下：
UID - 用户 ID（字符串 GUID） GENDER - 性别 ID（字符串“0”（未识别）“1”（男性）或“2”（女性） COUNTRY - 国家代码（字符串例如“US”、“FR”等） CITY - 城市代码（字符串“A121”、“C432”等） USERDATA - 用户详细信息的长字符串（类似于“John Doe j.doe@gmail.com 设计师高等教育5 年经验”） USERINFO - 关于用户的长字符串（类似于“我的名字是 John Doe。我出生......”）

然后我在索引中执行搜索。我会在两个字段（USERDATA 和 USERINFO）中进行搜索，并在必要时按 GENDER、COUNTRY 和 CITY 过滤结果。结果我检索了 UID（我需要这个值来识别数据库中用户记录的 id）。

这是我用于搜索的代码：

        Lucene.Net.Store.Directory directory = Lucene.Net.Store.FSDirectory.Open(new System.IO.DirectoryInfo("TestLuceneIndex");
        standardAnalyzer = new Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29);
        Lucene.Net.Index.IndexReader indexReader = Lucene.Net.Index.IndexReader.Open(directory, true);
        indexSearcher = new Lucene.Net.Search.IndexSearcher(indexReader);
        Lucene.Net.Search.BooleanQuery booleanQuery = new Lucene.Net.Search.BooleanQuery();
        Lucene.Net.QueryParsers.MultiFieldQueryParser queryTextParser = new Lucene.Net.QueryParsers.MultiFieldQueryParser(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29, new string[] { "USERDATA", "USERINFO" }, standardAnalyzer);
        Lucene.Net.Search.Query queryText = queryTextParser.Parse(SearchText);
        booleanQuery.Add(queryText, Lucene.Net.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
        if (searchGender != "0")
        {
            Lucene.Net.Index.Term termGender = new Lucene.Net.Index.Term("GENDER", searchGender);
            Lucene.Net.Search.Query queryGender = new Lucene.Net.Search.TermQuery(termGender);
            booleanQuery.Add(queryGender, Lucene.Net.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
        }
        if (searchCity != "0")
        {
            Lucene.Net.Index.Term termCity = new Lucene.Net.Index.Term("CITY", searchCity);
            Lucene.Net.Search.Query queryCity = new Lucene.Net.Search.TermQuery(termCity);
            booleanQuery.Add(queryCity, Lucene.Net.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
        }
        if (searchCountry != "0")
        {
            Lucene.Net.Index.Term termCountry = new Lucene.Net.Index.Term("COUNTRY", searchCountry);
            Lucene.Net.Search.Query queryCountry = new Lucene.Net.Search.TermQuery(termCountry);
            booleanQuery.Add(queryCountry, Lucene.Net.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
        }
        Lucene.Net.Search.TopScoreDocCollector collector = Lucene.Net.Search.TopScoreDocCollector.create(indexReader.MaxDoc(), true);
        indexSearcher.Search(booleanQuery, collector);
        Lucene.Net.Search.ScoreDoc[] scoreDocs=collector.TopDocs().scoreDocs;
        Lucene.Net.Highlight.Formatter formatter = new Lucene.Net.Highlight.SimpleHTMLFormatter("<b>", "</b>");
        Lucene.Net.Highlight.QueryScorer queryScorer = new Lucene.Net.Highlight.QueryScorer(booleanQuery);
        highlighter = new Lucene.Net.Highlight.Highlighter(formatter, queryScorer);
        Lucene.Net.Highlight.Fragmenter fragmenter = new Lucene.Net.Highlight.SimpleFragmenter(150);
        highlighter.SetTextFragmenter(fragmenter);

除了在使用多个单词时的相关性之外，一切都运行良好：例如，当我搜索（microsoft .net 程序员）时，包含确切子字符串的结果的得分并不高于在文本不同位置包含这些单词的结果。我理解，这是由于简单的事实造成的，即分数计算是基于文本中搜索字符串的百分比因子，而不是字符串重合的准确性。但是如何强制评分算法使资产准确性更有价值呢？即如何强制发现在计算相关性时被认为更重要的单词之间的距离？

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  1. 最有效（也是最费力的方式）是编写您自己的查询对象，该对象将提高与单词相近的文档的更高相关性。 SpanQuery将是一个很好的起点。

  2. 最简单的方法是使用邻近搜索和常规布尔查询：("search text"~10 || (search && text)). 这将使邻近短语匹配度更高。

4.3. 邻近搜索- Lucene 支持查找特定距离内的单词。要进行邻近搜索，请在短语末尾使用波浪号“~”符号。例如，要在文档中搜索彼此相距 10 个字以内的“apache”和“jakarta”，请使用搜索：“jakarta apache”~10

由于您正在构建自己的查询，因此您甚至可以提升"search text"~10超过"search text"~20提升高于(search && text).

于 2011-07-14T12:17:48.770 回答