淺談 Solr 檢索的 相關度排名 (Ranked Retrieval)

Solr 搜尋引擎最重要的工作，在於：找出並呈現對使用者有用的資訊。

在 關聯性資料庫的環境中，一筆資料只有「符合」或「不符合」SQL query 篩選出的結果，只是其結果準確度描述，則付之闕如。

但在 Solr 檢索引擎，則是完全不同概念： Solr 根據「相關性」的「分數」比重，決定何者排 前->後。

是否有種熟悉的感覺？ 這很像我們操作 google ，找出最適合我們的網站檢索結果。

為何檢索的相關度排序如此重要？

• 現代搜尋引擎處理的資料量是億萬等級累積計算，如果沒有「相關度排名」提供參考，使用者將迷失在浩瀚無垠的資料地獄之中。
• 現代使用者已習慣搜尋引擎帶來的簡便性，如果使用者輸入關鍵字後，還需注意自己是否打錯字或是還要考慮同音、同義字，相信使用者一定極度不耐煩。簡單來說，使用者期待 Solr 不僅要「照我輸入的關鍵字查找」，他也期待 Solr 能「理解我要找的東西」

當然，Solr 要能符合上述運作的流暢度，適度的調教「相關度排名」因子，將非常重要。

如何進行？你可以選擇下列方式：

• 選擇某些特定欄位加強其相關度權重
• 預先定義好同義詞表/冗余詞
• 給予較新的文件較高權重

(慈濟- 數位典藏資源網： 統整全球慈濟數位文物，使用 Solr 供志工、民眾搜尋、瀏覽。該網站由 詩農創意科技 建置)

當然，以上只是舉例。就像檢索引擎業者，微軟、google、DuckDuckGo 都有其獨門之處，你也運用創意可以打造出專屬於自己網站、產品或服務的檢索服務。