是為了將當前查詢的結果進行排序，比較不同查詢結果的相關度評分沒有太大意義。
score(q,d) = # score(q,d) 是文件 d 與查詢 q 的相關度評分。
· querynorm(q) # 查詢歸一化因子，用來使查詢結果之間能夠相互比較，但意義不大，因為_score的目的並不是對不同查詢進行比較，而是用來對查詢結果進行排序
· coord(q,d) # 協調因子，對於多詞查詢，文件裡出現的匹配詞越多，該值越大。 bool查詢也遵循這個規則。lucene中同義詞查詢會自動禁用這個值（優秀！）。
· ∑ (
· tf(t in d)
· idf(t)²
· t.getboost()
· norm(t,d)
) (t in q)
設定boost引數在乙個查詢上、某些索引上
使用查詢結構修改相關度
使用boosting查詢，對包含不想要的詞的查詢結果進行降級
function_score查詢：這個查詢可以使兩個效果融合：可以仍然根據全文相關度進行排序，但也會同時考慮最新發布文件、流行文件、或接近使用者希望**的產品。
3.1 field_value_factor：需要有乙個專門的字段，儲存數值，以這個數值進行除錯
3.2 functions：可以用來對不同搜尋詞加權
3.3
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