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一 例子

xx搜索引擎，就搜索结果本身而言，xx返回了正确的结果。因为返回的结果中，都包含了搜索的关键字。而我们从逻辑上来看，这一堆广告算是咋回事！这个吐槽是从用户的角度出发的。很显然，返回的结果中，尤其是前几条，有时甚至是前几页，都跟我们想要的结果相差深远！
进一步说，仅仅以二元的方式来考虑文档和查询的匹配可能是有意义的，也就是百度搜索引擎返回了二元的匹配结果：是的，找到了 or 不，没找到！虽然返回了结果，其中也包含了我们想要的结果，即便你要在大堆的广告中找正确的结果实属不易，但就像大家都习惯了广告中插播电视剧一样，习惯就好嘛！xx从x的角度出发，为广告的词条增加权重，至于那个真正的结果…
而需要xx才能访问的xx浏览器，在正确的给用户返回二元结果之前，更多的考虑文档的相关性（relevancy），因为就某个结果而言，如果A文档要比B文档更和结果相关，那么A文档在结果中就要比B文档靠前，再加上以其他的优化，最终将所有结果返回，而用户最期待的那条结果很可能排在最高位，岂不美哉？
确定文档和查询有多么相关的过程被称为打分（scoring）。

二 文档打分的运作机制：TF-IDF

Lucene和es的打分机制是一个公式。将查询作为输入，使用不同的手段来确定每一篇文档的得分，将每一个因素最后通过公式综合起来，返回该文档的最终得分。这个综合考量的过程，就是我们希望相关的文档被优先返回的考量过程。在Lucene和es中这种相关性称为得分。
在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解：

• 一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关。
• 一个词条如果在不同的文档中出现的次数越多，它就越不相关！

我们称之为TF-IDF，TF是词频（term frequency），而IDF是逆文档频率（inverse document frequency）。

2.1 词频：TF

考虑一篇文档得分的首要方式，是查看一个词条在文档中出现的次数，比如某篇文章围绕es的打分展开的，那么文章中肯定会多次出现相关字眼，当查询时，我们认为该篇文档更符合，所以，这篇文档的得分会更高。
闲的蛋疼的可以Ctrl + f搜一下相关的关键词（es，得分、打分）之类的试试。

2.2 逆文档频率：IDF

相对于词频，逆文档频率稍显复杂，如果一个词条在索引中的不同文档中出现的次数越多，那么它就越不重要。
来个例子，示例地址：

The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm
In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March
The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser.

假如es索引中，有上述3篇文档：

• 词条ICU的文档频率是2，因为它出现在2篇文档中，文档的逆源自得分乘以1/DF，DF是该词条的文档频率，这就意味着，由于ICU词条拥有更高的文档频率，所以，它的权重会降低。
• 词条the的文档频率是3，它在3篇文档中都出现了，注意：尽管the在后两篇文档出都出现两次，但是它的词频是还是3，因为，逆文档词频只检查词条是否出现在某篇文档中，而不检查它在这篇文档中出现了多少次，那是词频该干的事儿。

逆文档词频是一个重要的因素，用来平衡词条的词频。比如我们搜索the 996.ICU。单词the几乎出现在所有的文档中（中文中比如的），如果这个鬼东西要不被均衡一下，那么the的频率将完全淹没996.ICU。所以，逆文档词频就有效的均衡了the这个常见词的相关性影响。以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。
当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。

三 Lucene评分公式

之前的讨论Lucene默认评分公式被称为TF-IDF，一个基于词频和逆文档