理解这些算法,对于你做优化排名是有好处的.分享一下.
1公式为：
score_d = sum_t(tf_q * idf_t / norm_q * tf_d * idf_t / norm_dt_t)
score_d: Document(d) 的得分
sum_t: Term(t) 的总和
tf_q: 查询中 t 的频度的平方根
tf_q: d 中 t 的频度的平方根
idf_t: log(numDocs/docFreq_t + 1) + 1.0
numDocs: 索引中Document的数量
docFreq_t: 包含t的Document的数量
norm_q: sqrt(sum_t((tf_q*idf_t)^2))
norm_d_t: 在与 t 相同域的 d 中 tokens 数量的平方根
基础排序算法的不足
要点:
    查询词在一个 Document 中的位置并不重要。
    如果一个 Document 中含有该查询词的次数越多，该得分越高。
    一个命中document中，如果除了该查询词之外，其他的词越多，该得分越少。
不足：
    查询精确度不好。
    没有体现网页的重要性。
    Lucene的得分算法, 不适合网页搜索。
    google的pagerank算法主要是根据link
改进的算法：
    Score_d = k1 * OldScore + k2 * PrScore + k3 * ReScore + k4 * homePageScore
    Score_d: 记录d的得分。
    OldScore: 由基础排序算法计算出的记录d的得分。
    PrScore: 记录d的PageRank的得分。
    ReScore: 记录d的二次检索的加分, ReScore = rescore + (hitNum - 1) * increment
    homePageScore: 主页的加分
    K1, K2, K3, K4为权重系数
    PR(A) = (1 - d) + d(PR(1) / C(1) + ... + PR(n)/C(n))
    PageRank, 二次检索, 以及主页加分的调整确实优化了查询精确度。 

在结果中检索又称为二次检索。 是在当前检索结果内进行的检索，主要作用是进一步精选文献。当检索结果太多，想从中精选出一部分时，可使用二次检索。

hitNum是网页点击数

increment是该单词每多出现一次所增加的“分数”

 

另外，对于网页，term属于某些标签内应该也加以权重，如加黑的，图片上方或者下方的，title内的，标题元素等，对于普通文档，term包含在标题，摘要内的，或文档开头的也应有加分。
可以通过setBoost完成