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Lucene源码(一)：分词器的底层原理
Lucene源码(二)：文本相似度TF-IDF原理
核心代码是下面这几句。Query query中存储搜索文本的分词结果。具体在Lucene源码(一)：分词器的底层原理仔细了解分词的底层原理。
IndexReader reader = DirectoryReader.open(FSDirectory.open(Paths.get(index)));
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
QueryParser parser = new QueryParser(field, analyzer);
Query query = parser.parse(line);
TopDocs results = searcher.search(query, 5 * hitsPerPage);
index是创建的索引目录，filed是索引的字段，5 * hitsPerPage其实就是搜索返回的最大数量。
搜索结果存储在result中，如下：筛选出了分数较高的两个文档ScoreDoc，doc为文档id，score为匹配分数。详细计算方法Lucene源码(二)：文本相似度TF-IDF原理
IndexSearcher
searchAfter
TopDocs results = searcher.search(query, 5 * hitsPerPage)，在search方法中，又会进到下面这里来：
第一部分的代码很简单，就是计算出需要遍历的最大数量
CollectorManager
第二部分的代码是创建一个CollectorManager实例manage，这个实例的作用是管理collectors（可以理解为数据查询，因为数据结构是树，所以就是收集叶子节点），并且更好的进行并行处理。
这个类需要重写两个方法：
- 新建collector的方法
- 对带有结果的所有独立的collector进行聚合
search
Lower-level search API，其实就是新建collector，然后进入另一个search方法，这里需要先执行createNormalizedWeight方法
createNormalizedWeight
请记住，这里的query是BooleanQuery，在createWeight里面会进入BooleanWeight的构造方法，在里面又会重新进入IndexSearcher的createWeight，但这个时候的query是TermQuery
createWeight
TermQuery
createWeight
这里的变量termSate是TermContext对象，里面存储着含有单词的文档数量docFreq和单词的词频totalTermFreq，那么前面部分的代码作用就是做这个统计的。
然后进入TermWeight的构造方法，但是在TermQuery类里面实现的
TermWeight
进来之后，前面都是一些赋值和初始化。
接着，看关键代码。searcher.collectionStatistics方法统计文档中的所有单词的词频，即所有文档总共有多少个单词，统计结果存储在变量collectionStats中；
第二句的话，就是对象转换了：TermContext–>TermStatistics
最后，就开始计算TF_IDF了。
TFIDFSimilarity
Lucene在这个类里面实现TF-IDF计算方法，跟以往的TF-IDF计算是不一样的。所以，如果我们想自定义TF-IDF的计算方式，可以参考这个类重新实现一个TF-IDF的实现类。
进来computeWeight方法之后就跳转到idfExplain方法
idfExplain方法的功能其实就是计算IDF，返回一个Explanation
计算完idf之后，Lucene还会进行标准化，返回TFIDFSimilarity对象
最后，一层层return，还记得最终在哪里返回吗…
再梳理一遍，调用链是这么回事
IndexSearch.createNormalizedWeight–>IndexSearcher.createWeight(BooleanQuery)–>BooleanWeight构造器–>IndexSearcher.createWeight(TermQuery)–>TermQuery.createWeight–>TermQuery.TermWeight–>TFIDFSimilarity.computeWeight–>TFIDFSimilarity.IDFStats
所以，最终是返回到了IndexSearch.createNormalizedWeight方法里，然后又进行一些IDF标准化处理和加入了一些评分因子，具体看上面IndexSearch.createNormalizedWeight截图。
下面就开始计算我们输入的搜索内容跟每个文档的相似度了。
其实，在前面计算好每个Term即单词的TF-IDF值之后，基本上就可以直接得到相似度了，只是把文档中出现的单词的TF-IDF累加起来，即是文档的相似度了，当然这是常规的做法。
但是Lucene的计算方式不一样，它还引入了文档长度的加权因子，作用就是提高短文档的分数，降低长文档的分数。
对应到代码中，做法当然是：遍历每个文档，然后进行计算。前面的代码就是获取文档对应的叶子节点了。
然后，新建一个对象scorer来计算和存储最终的相似度。这里的BulkScorer是一个接口类，对应的实现类是BooleanScorer，所以，最终是BooleanScorer.score方法中完成计算的。
BooleanScorer
从代码不难看出，这里实际就是在对每个单词的分数进行累加，核心的算法还是在TFIDFSimilarity中计算的，即scorer.score()获取分数的方法是TFIDFSimilarity实现方法。如下：
这个其实就是TF * IDF * 文档长度加权因子（上面提到的）
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