一、打分排序的特性
其实对于打分排序来说，我们最终只需要确定文档的相对顺序即可，因此我们可以简化打分的算法，只需要保持相对顺序不变即可；
二、快速排序及打分方法
我们前面的打分排序方法都需要计算查询及每篇文档的余弦相似度，然后需要取出打分最高的前K篇文档，这样做的复杂度是很高的；其实如果有一个算法能够近似求出前K篇文档但是复杂度少很多（不需要计算所有文档的得分），则我们通常会采用后一种算法；
通用方法：预先找到文档子集A（远小于初始文档集），包含了大多数的候选文档，并在A中计算得分最高的前K篇文档；以下方法都是基于这个规则计算的；
1.索引去除技术
(1)只考虑term的idf超过阈值的posting；因为低idf的term通常是stop words，posting非常长，所以不计算这些将使复杂度大大降低，因此不必考虑；
这里会出现超过阈值的doc没超过K篇，则需要使用层次型索引解决；
层次型索引：将倒排记录表进行分层，比如tf超过20的在第一层，tf超过10的在第二层，当需要查找前K篇文档时，只需要先在第一层查找，如果没取够K篇，则到第二层查找；
因此层次型索引是解决可能返回文档少于K篇的方法；
(2)只考虑包含多个查询词项的文档；
2.胜利表法
胜利表（champion list）：对于词项t，预先取出posting的tf值最高的r篇文档，此序列称为胜利表；
给定一个查询Q，我们只需要求Q中的每个词项的胜利表的并集，此并集就是通用方法所说的文档子集A，并在A中计算余弦相似度；
3.静态得分排序法Static quality Score
每篇文档都有一个与查询无关的静态得分g(d)，倒排索引中的posting按照g(d)进行降序排列；
而最后的得分是Score(q,d)=g(d)+v(q)v(d);
在第二十一章所说的PageRank是一个静态质量得分，是一个基于网页链接分析的打分；
4.分层搜索排序
对于词项t，维持两个表：高端表（tf值最高的m篇文档）和低端表（其余文档），都以g(d)排序；
取出打分最高的K篇文档方法：先计算高端表的得分，如果已经在高端表已经能够取出K篇得分最高的文档，则结束；否则，其余的在低端表中取；
5.cluster pruning
leader：在N篇文档中找到(根号N)篇文档作为leader；
follower：每个leader都有(根号N)个follower，表示与leader距离较近；
查询方法：给定查询Q，先与每个leader计算余弦相似度，找到最近的leader，文档子集A为此leader+leader对应的follower；
三、其他考虑因素
1.查询词项邻近性
我们希望查询词在文档中都靠的很近，这样才能够使得文档和查询更相关；
最小窗口大小：the quality of mercy is not stained ，如果查询为：stained quality；则最小窗口大小为6（quality of mercy is not strained）；
软合取：文档不必包含全部的查询词项，只需要包含大部分的查询词项即可；
因此有可能需要将邻近性也加入权重中；
四、搜索引擎组成
indexer用于生成各式各样的索引，比如参数化索引、域索引、K-gram索引、分层索引；
向量空间模型和布尔检索模型有所不同，布尔模型只考虑词项在文档中是否存在，而不考虑出现了几次，也没有权重;
