solr入门之自定义排序之构建自己的权重计算方法及相应的排序字段

需求:

1、需求：调整排序算法改为综合得分排名

2、规则：

①搜索方式：先过滤，后排序

②搜索字段：用户昵称

③匹配方式：分词完全匹配

④排序按照综合得分高低进行排序展示

综合得分=

达人得分（权重：单独计算）

+粉丝数得分（权重：75%）

+基础得分（权重：25%）

a.达人得分

在搜索结果中置顶展示，其中优先开通美店达人

b.粉丝数得分

粉丝数越多，权重越高（需要开发相应算法计算相对值）

c.基础得分

上传过头像、修改过签名（不重复计算）

实现思路:

设置最大权重值,每个用户按照各自条件计算相应的得分数(最小最大规范化也叫离差标准化)

是达人时再加上最大权重(置顶效果)当达人有美店时再次加上最大权重(置顶中的置顶)

为什么可以这么做?因为要求先过滤后进行排序,既当符合搜索条件后,排序再单独进行计算

完全不需要考虑查询过程中的匹配而产生的权重.

实现:

/*** Copyright (C) 2015-2020 gome meixin_search Inc.All Rights Reserved.* * FileName:UserWeightCalculator.java** Description：简要描述本文件的内容** History：* 版本号           作者                  日期               简要介绍相关操作*  1.0  liuyuxin  2016年4月13日**/
package cn.com.mx.gome.flash.similarity;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;import cn.com.mx.gome.flash.constant.Const;
import cn.com.mx.gome.flash.entity.EcpUser;
import cn.com.mx.gome.flash.load.ConfigCenter;
import cn.com.mx.gome.flash.util.PropUtil;
import cn.com.mx.gome.search.core.weight.WeightAlgorithm;
import cn.com.mx.gome.search.core.weight.WeightCalculator;/*** **/
@Component("userWeightCalculator")
public class UserWeightCalculator implements WeightCalculator<EcpUser>, InitializingBean {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserWeightCalculator.class);private String defaultUserPic = null;/*** 假设的权重总分,最大粉丝数；这俩数变了，得重建索引*/public Double maxUserScore = PropUtil.getInstance().getDouble(Const.WEIGHT_USER_MAX, 100000),maxFollowerCount = PropUtil.getInstance().getDouble(Const.WEIGHT_USER_FOLLOWER_MAX, 5000);/** (non-Javadoc)* * @see* cn.com.mx.gome.search.core.weight.WeightCalculator#calculate(java.lang* .Object)*/@Overridepublic Double calculate(EcpUser t) {double score = 0;boolean hasPic = t.getUserPic() != null&& !(t.getUserPic().equals(defaultUserPic) && !(t.getUserPic().equalsIgnoreCase("null")));// 有头像boolean hasUserSign = t.getUser_sign() != null && t.getUser_sign().length() > 0&& !(t.getUser_sign().equalsIgnoreCase("null"));// 有签名// 签名和头像占25%权重if (hasPic)score += (maxUserScore * 0.25) / 2;if (hasUserSign)score += (maxUserScore * 0.25) / 2;// 粉丝数，占75%权重if (t.getFollowerCount() != null && t.getFollowerCount() > 0)score += WeightAlgorithm.normalization(t.getFollowerCount().doubleValue(), 0.0, maxFollowerCount, 0.0,maxUserScore * 0.75);boolean isVIP = t.getStatus() == Const.USER_STATUS_V;boolean hasShop = t.getType() == Const.USER_TYPE_HASSHOP;// 达人置顶if (isVIP) {score += maxUserScore;// 优先美店if (hasShop)score += maxUserScore;}t.setWeight(score);return score;}/** (non-Javadoc)* * @see* org.springframework.beans.factory.InitializingBean#afterPropertiesSet()*/@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {defaultUserPic = configCenter.get("user.logo.default");logger.info("default user pic path= , {}", defaultUserPic);}@Autowiredprivate ConfigCenter configCenter;
}

算法:

/*** Copyright (C) 2015-2020 gome meixin_search Inc.All Rights Reserved.* * FileName:WeightAlgorithm.java** Description：简要描述本文件的内容** History：* 版本号           作者                  日期               简要介绍相关操作*  1.0  **/
package cn.com.mx.gome.search.core.weight;/*** @author **/
public class WeightAlgorithm {/*** * @描述：最小最大规范化也叫离差标准化 ,可以对原始数据进行线性变换 ; 假定min和max是最小值和最大值，*                    v是该区间中的一个值，将其映射到新的区间[newMin, newMax]中为v' 则有： v' =*                    (v-Min)/(max-min)*(newMax-newMin)+newMin*                    这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。* @param v*            做标准化的样本数据* @param min*            样本数据最小值* @param max*            样本数据最大值* @param newMin*            新的映射区间最小值* @param newMax*            新的映射区间最大值* @return* @return double* @exception* @createTime：2016年4月8日* @author: liuyuxin*/public static Double normalization(Double v, Double min, Double max, Double newMin, Double newMax) {return (v - min) / (max - min) * (newMax - newMin) + newMin;}}

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