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在Solr中學(xué)習(xí)排序（LTR）

2018-11-28 14:52 更新

通過學(xué)習(xí)排序（或 LTR）contrib 模塊，您可以在 Solr 中配置和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)排序模型。

該模塊還支持 Solr 內(nèi)部的特征提取。您需要在 Solr 之外做的唯一事情就是訓(xùn)練你自己的排序模型。

學(xué)習(xí)排序概念

學(xué)習(xí)排序包含了三個(gè)部分，分別是：重新排序、學(xué)習(xí)排序模型以及訓(xùn)練模式，接下來我們將一一介紹。

重新排序

通過重新排序，您可以運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢來匹配文檔，然后使用來自不同的、更復(fù)雜的查詢中的分?jǐn)?shù)重新排列前 N 個(gè)文檔。本頁(yè)面描述了 LTR 復(fù)雜查詢的使用，Solr 發(fā)行版中包含的其他等級(jí)查詢的信息可以在查詢重新排序頁(yè)面上找到。

學(xué)習(xí)排序模型

在信息檢索系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)排序被用來排名使用經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢索前 N 個(gè)文檔。希望這種復(fù)雜的模型可以比 TF-IDF 或 BM25 等標(biāo)準(zhǔn)排序函數(shù)做出更細(xì)致的排序決定。

排序模型計(jì)算用于重新排列文檔的分?jǐn)?shù)。不管任何特定的算法或?qū)崿F(xiàn)，排序模型的計(jì)算可以使用三種類型的輸入：

  • 表示評(píng)分算法的參數(shù)
  • 表示文檔被評(píng)分的功能
  • 表示要對(duì)其進(jìn)行評(píng)分的查詢的功能

特征

特征是一個(gè)值，一個(gè)數(shù)字，表示被評(píng)分的文件的數(shù)量或質(zhì)量，或者是要對(duì)其進(jìn)行記錄的查詢。例如，文檔通常具有“新近度”質(zhì)量，“過去購(gòu)買次數(shù)”可能是作為搜索查詢的一部分傳遞給 Solr 的數(shù)量。

正規(guī)化

一些排名模式預(yù)計(jì)在特定的規(guī)模的功能。標(biāo)準(zhǔn)化器可用于將任意特征值轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化值，例如：0..1 或 0..100 的標(biāo)度。

訓(xùn)練模式

函數(shù)工程

LTR contrib 模塊包含幾個(gè)函數(shù)類以及對(duì)自定義功能的支持。每個(gè)函數(shù)類的 javadoc 都包含一個(gè)例子來說明該類的使用方法。函數(shù)工程本身的過程完全取決于您的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和創(chuàng)造力。

函數(shù) 類 示例參數(shù) 額外的函數(shù)信息

字段長(zhǎng)度

FieldLengthFeature

{"field":"title"}

尚未支持

字段值

FieldValueFeature

{"field":"hits"}

尚未支持

原始分?jǐn)?shù)

OriginalScoreFeature

{}

不適用

solr 查詢

SolrFeature

{"q":"{!func} recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1)"}

支持的

solr 過濾器查詢

SolrFeature

{"fq":["{!terms f=category}book"]}

支持的

solr 查詢 + 過濾器查詢

SolrFeature

{"q":"{!func} recip(ms(NOW,last_modified),3.16e-11,1,1)", "fq":["{!terms f=category}book"]}

支持的

值

ValueFeature

{"value":"${userFromMobile}","required":true}

支持的

（自定義）

（自定義類擴(kuò)展函數(shù)）
正規(guī)化 類 示例參數(shù)

Identity

IdentityNormalizer

{}

MINMAX

MinMaxNormalizer

{"min":"0", "max":"50" }

Standard

StandardNormalizer

{"avg":"42","std":"6"}

（自定義）

（自定義類擴(kuò)展 Normalizer）

函數(shù)提取

LTR contrib 模塊包含一個(gè)[函數(shù)轉(zhuǎn)換器]，用于支持函數(shù)值的計(jì)算和返回以便進(jìn)行函數(shù)提取，特別是當(dāng)您還沒有真正的重新排序模型時(shí)。

函數(shù)選擇和模型訓(xùn)練

函數(shù)選擇和模型訓(xùn)練在離線和 Solr 之外進(jìn)行。ltr contrib 模塊支持兩種廣義形式的模型以及自定義模型。每個(gè)模型類的 javadoc 包含一個(gè)示例來說明該類的配置。以 JSON 文件的形式，可以使用提供的 REST API 直接將經(jīng)過培訓(xùn)的一個(gè)或多個(gè)模型（例如針對(duì)不同客戶地區(qū)的不同模型）上傳到 Solr。

一般形式 類 具體的例子

Linear

LinearModel

RankSVM, Pranking

Multiple Additive Trees

MultipleAdditiveTreesModel

LambdaMART, Gradient Boosted Regression Trees (GBRT)

（自定義）

（自定義類擴(kuò)展 LTRScoringModel）

（不適用）

LTR 快速入門

Solr 附帶的 "techproducts" 示例預(yù)先配置了學(xué)習(xí)排序所需的插件，但默認(rèn)情況下它們是禁用的。

要啟用插件，請(qǐng)?jiān)谶\(yùn)行示例時(shí)指定 solr.ltr.enabled JVM 系統(tǒng)屬性：

bin/solr start -e techproducts -Dsolr.ltr.enabled=true

上傳函數(shù)

要上傳 /path/myFeatures.json 文件中的函數(shù)，請(qǐng)運(yùn)行：

curl -XPUT 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store' --data-binary "@/path/myFeatures.json" -H 'Content-type:application/json'

要查看剛剛上傳的函數(shù)，請(qǐng)?jiān)跒g覽器中打開以下 URL：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store/_DEFAULT_

例如：/path/myFeatures.json

[
  {
    "name" : "documentRecency",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "q" : "{!func}recip( ms(NOW,last_modified), 3.16e-11, 1, 1)"
    }
  },
  {
    "name" : "isBook",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "fq": ["{!terms f=cat}book"]
    }
  },
  {
    "name" : "originalScore",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.OriginalScoreFeature",
    "params" : {}
  }
]

提取函數(shù)

要將函數(shù)作為查詢的一部分提取，請(qǐng)?zhí)砑?[features] 到 fl 參數(shù)中，例如：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&fl=id,score,%5Bfeatures%5D

輸出 XML 將包含作為逗號(hào)分隔列表的函數(shù)值，類似于此處顯示的輸出：

{
  "responseHeader":{
    "status":0,
    "QTime":0,
    "params":{
      "q":"test",
      "fl":"id,score,[features]"}},
  "response":{"numFound":2,"start":0,"maxScore":1.959392,"docs":[
      {
        "id":"GB18030TEST",
        "score":1.959392,
        "[features]":"documentRecency=0.020893794,isBook=0.0,originalScore=1.959392"},
      {
        "id":"UTF8TEST",
        "score":1.5513437,
        "[features]":"documentRecency=0.020893794,isBook=0.0,originalScore=1.5513437"}]
  }}

上傳模型

要將 /path/myModel.json 文件中的模型上傳，請(qǐng)運(yùn)行：

curl -XPUT 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store' --data-binary "@/path/myModel.json" -H 'Content-type:application/json'

要查看剛剛上傳的模型，請(qǐng)?jiān)跒g覽器中打開以下URL：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store

例如：/path/myModel.json

{
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.LinearModel",
  "name" : "myModel",
  "features" : [
    { "name" : "documentRecency" },
    { "name" : "isBook" },
    { "name" : "originalScore" }
  ],
  "params" : {
    "weights" : {
      "documentRecency" : 1.0,
      "isBook" : 0.1,
      "originalScore" : 0.5
    }
  }
}

運(yùn)行重新查詢

要重新查詢查詢的結(jié)果，請(qǐng)將該 rq 參數(shù)添加到搜索中，例如：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq=%7B!ltr%20model=myModel%20reRankDocs=100%7D&fl=id,score[http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq=\{!ltr model=myModel reRankDocs=100}&fl=id,score]`

rq 參數(shù)的添加不會(huì)改變搜索的輸出 XML。

要獲得重新排序時(shí)計(jì)算的函數(shù)值，請(qǐng)?zhí)砑?[features] 到 fl 參數(shù)中，例如：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq=%7B!ltr%20model=myModel%20reRankDocs=100%7D&fl=id,score,%5Bfeatures%5D[http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq=\{!ltr model=myModel reRankDocs=100}&fl=id,score,[features]]

輸出 XML 將包含作為逗號(hào)分隔列表的函數(shù)值，類似于此處顯示的輸出：

{
  "responseHeader":{
    "status":0,
    "QTime":0,
    "params":{
      "q":"test",
      "fl":"id,score,[features]",
      "rq":"{!ltr model=myModel reRankDocs=100}"}},
  "response":{"numFound":2,"start":0,"maxScore":1.0005897,"docs":[
      {
        "id":"GB18030TEST",
        "score":1.0005897,
        "[features]":"documentRecency=0.020893792,isBook=0.0,originalScore=1.959392"},
      {
        "id":"UTF8TEST",
        "score":0.79656565,
        "[features]":"documentRecency=0.020893792,isBook=0.0,originalScore=1.5513437"}]
  }}

外部函數(shù)信息

該 ValueFeature 和 SolrFeature 類支持使用外部函數(shù)信息，簡(jiǎn)稱 efi。

上傳函數(shù)

要上傳 /path/myEfiFeatures.json 文件中的函數(shù)，請(qǐng)運(yùn)行：

curl -XPUT 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store' --data-binary "@/path/myEfiFeatures.json" -H 'Content-type:application/json'

要查看剛剛上傳的函數(shù)，請(qǐng)?jiān)跒g覽器中打開以下URL：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store/myEfiFeatureStore

例如：/path/myEfiFeatures.json

[
  {
    "store" : "myEfiFeatureStore",
    "name" : "isPreferredManufacturer",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : { "fq" : [ "{!field f=manu}${preferredManufacturer}" ] }
  },
  {
    "store" : "myEfiFeatureStore",
    "name" : "userAnswerValue",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.ValueFeature",
    "params" : { "value" : "${answer:42}" }
  },
  {
    "store" : "myEfiFeatureStore",
    "name" : "userFromMobileValue",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.ValueFeature",
    "params" : { "value" : "${fromMobile}", "required" : true }
  },
  {
    "store" : "myEfiFeatureStore",
    "name" : "userTextCat",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : { "q" : "{!field f=cat}${text}" }
  }
]

另外，您可能已經(jīng)注意到該 myEfiFeatures.json 示例使用了 "store":"myEfiFeatureStore" 屬性：store，請(qǐng)?jiān)诒卷?yè)面的 LTR 生命周期部分閱讀更多關(guān)于函數(shù)存儲(chǔ)的內(nèi)容。

提取函數(shù)

要將 myEfiFeatureStore 函數(shù)作為查詢的一部分提取，請(qǐng)將 efi.* 參數(shù)添加到 fl 參數(shù)的 [features] 部分，例如：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&fl=id,cat,manu,score,[features store=myEfiFeatureStore efi.text=test efi.preferredManufacturer=Apache efi.fromMobile=1]
http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&fl=id,cat,manu,score,[features store=myEfiFeatureStore efi.text=test efi.preferredManufacturer=Apache efi.fromMobile=0 efi.answer=13]

上傳模型

要將 /path/myEfiModel.json 文件中的模型上傳，請(qǐng)運(yùn)行：

curl -XPUT 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store' --data-binary "@/path/myEfiModel.json" -H 'Content-type:application/json'

要查看剛剛上傳的模型，請(qǐng)?jiān)跒g覽器中打開以下URL：http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store

例如：/path/myEfiModel.json

{
  "store" : "myEfiFeatureStore",
  "name" : "myEfiModel",
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.LinearModel",
  "features" : [
    { "name" : "isPreferredManufacturer" },
    { "name" : "userAnswerValue" },
    { "name" : "userFromMobileValue" },
    { "name" : "userTextCat" }
  ],
  "params" : {
    "weights" : {
      "isPreferredManufacturer" : 0.2,
      "userAnswerValue" : 1.0,
      "userFromMobileValue" : 1.0,
      "userTextCat" : 0.1
    }
  }
}

運(yùn)行重新排序查詢

要獲得重新排序期間計(jì)算的函數(shù)值，請(qǐng)將 [features] 參數(shù)添加到 fl 參數(shù)中并且將 efi.* 參數(shù)添加到 rq 參數(shù)中，例如：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq=\{!ltr model=myEfiModel efi.text=test efi.preferredManufacturer=Apache efi.fromMobile=1}&fl=id,cat,manu,score,[features]] link:[]
http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq={!ltr model=myEfiModel efi.text=test efi.preferredManufacturer=Apache efi.fromMobile=0 efi.answer=13}&fl=id,cat,manu,score,[features]

請(qǐng)注意，在 fl 參數(shù)的 [features] 部分中沒有 efi. * 參數(shù)。

在重新排序是提取函數(shù)

要提取 myEfiFeatureStore 函數(shù)的功能，同時(shí)仍然使用 myModel 進(jìn)行重新排序：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq={!ltr model=myModel}&fl=id,cat,manu,score,[features store=myEfiFeatureStore efi.text=test efi.preferredManufacturer=Apache efi.fromMobile=1]

注意 rq 參數(shù)中沒有 efi.* 參數(shù)（因?yàn)?myModel 沒有使用 efi 函數(shù)）以及 fl 參數(shù)的 [features] 部分存在 efi.* 參數(shù)（因?yàn)?myEfiFeatureStore 包含了 efi 函數(shù)）。

在此頁(yè)面的LTR生命周期部分閱讀有關(guān)模型演化的更多信息。

訓(xùn)練示例

示例訓(xùn)練數(shù)據(jù)和演示“訓(xùn)練和上傳模型”腳本可以在 Apache lucene-solr git repository（鏡像在github.com）的 solr/contrib/ltr/example 文件夾中找到（solr/contrib/ltr/example 文件夾不是在 solr 二進(jìn)制文件釋放）。

安裝 LTR

LTR contrib 模塊需要：dist/solr-ltr-*.jarJAR。

LTR 配置

Learning-To-Rank（學(xué)習(xí)排序）是一個(gè) contrib 模塊，因此它的插件必須在 solrconfig.xml 配置。

最低要求

  • 包括所需的 contrib JAR。請(qǐng)注意，默認(rèn)路徑是相對(duì)于 Solr 核心的，所以他們可能需要調(diào)整您的配置，或一個(gè)明確的規(guī)范是：$solr.install.dir。
    <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/dist/" regex="solr-ltr-\d.*\.jar" />
  • LTR 查詢解析器的聲明。
    <queryParser name="ltr" class="org.apache.solr.ltr.search.LTRQParserPlugin"/>
  • 配置函數(shù)值緩存。
    <cache name="QUERY_DOC_FV"
       class="solr.search.LRUCache"
       size="4096"
       initialSize="2048"
       autowarmCount="4096"
       regenerator="solr.search.NoOpRegenerator" />
  • [features] 轉(zhuǎn)換器的聲明。
    <transformer name="features" class="org.apache.solr.ltr.response.transform.LTRFeatureLoggerTransformerFactory">
  <str name="fvCacheName">QUERY_DOC_FV</str>
</transformer>

高級(jí)選項(xiàng)

LTRThreadModule

可以為查詢解析器和轉(zhuǎn)換器配置線程模塊，以并行化函數(shù)權(quán)重的創(chuàng)建。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱 LTRThreadModule javadocs。

函數(shù)向量定制

函數(shù)轉(zhuǎn)換器返回密集的 CSV 值，如：featureA=0.1、featureB=0.2、featureC=0.3、featureD=0.0。

對(duì)于稀疏的 CSV 輸出，例如：featureA:0.1、featureB:0.2、featureC:0.3，您可以在 solrconfig 中自定義函數(shù)記錄器轉(zhuǎn)換器聲明，如下所示：

<transformer name="features" class="org.apache.solr.ltr.response.transform.LTRFeatureLoggerTransformerFactory">
  <str name="fvCacheName">QUERY_DOC_FV</str>
  <str name="defaultFormat">sparse</str>
  <str name="csvKeyValueDelimiter">:</str>
  <str name="csvFeatureSeparator"> </str>
</transformer>

LTR 生命周期

函數(shù)存儲(chǔ)

建議您將所有函數(shù)組織到類似于命名空間的存儲(chǔ)中：

  • 存儲(chǔ)區(qū)中的函數(shù)必須唯一地命名。
  • 跨存儲(chǔ)相同或相似的函數(shù)可以共享相同的名稱。
  • 如果未指定存儲(chǔ)名，則將使用默認(rèn)的 _DEFAULT_ 函數(shù)存儲(chǔ)。

查看所有函數(shù)存儲(chǔ)的名稱：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store

檢查 commonFeatureStore 函數(shù)存儲(chǔ)的內(nèi)容：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store/commonFeatureStore

模型

  • 模型使用來自一個(gè)函數(shù)存儲(chǔ)的函數(shù)。
  • 如果未指定存儲(chǔ)，則將使用默認(rèn)的 _DEFAULT_ 函數(shù)存儲(chǔ)。
  • 模型不需要使用函數(shù)存儲(chǔ)中定義的所有函數(shù)。
  • 多個(gè)模型可以使用相同的函數(shù)存儲(chǔ)。

提取 currentFeatureStore 函數(shù)的函數(shù)：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&fl=id,score,[features store=currentFeatureStore]

提取 nextFeatureStore 函數(shù)的函數(shù)，同時(shí) reranking 和 currentModel 基于 currentFeatureStore：

http://localhost:8983/solr/techproducts/query?q=test&rq={!ltr model=currentModel reRankDocs=100}&fl=id,score,[features store=nextFeatureStore]

要查看所有型號(hào)：

http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store

刪除 currentModel 模型：

curl -XDELETE 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/model-store/currentModel'

注意：只有在沒有使用模型的情況下，才能刪除函數(shù)存儲(chǔ)。

刪除 currentFeatureStore 函數(shù)存儲(chǔ)：

curl -XDELETE 'http://localhost:8983/solr/techproducts/schema/feature-store/currentFeatureStore'

應(yīng)用更改

函數(shù)存儲(chǔ)和模型存儲(chǔ)都是托管資源。在 Solr 集合（或單服務(wù)器模式下的 Solr 核心）重新加載之前，對(duì)托管資源所做的更改不會(huì)應(yīng)用到活動(dòng)的 Solr 組件。

LTR 示例

一個(gè)函數(shù)存儲(chǔ)，多個(gè)排序模型

  • leftModel 和 rightModel 都使用來自 commonFeatureStore 的函數(shù)，并且兩個(gè)模型之間唯一的不同是每個(gè)函數(shù)附加的權(quán)重。
  • 使用的約定：
    • commonFeatureStore.json 文件包含 commonFeatureStore 函數(shù)存儲(chǔ)的函數(shù)；
    • leftModel.json 文件包含名為 leftModel 的模型；
    • rightModel.json 文件包含名為 rightModel 的模型；
    • 模型的函數(shù)和權(quán)重按照名稱的字母順序進(jìn)行排序，這樣可以很容易地看出兩個(gè)模型之間的共同點(diǎn)和差異。存儲(chǔ)函數(shù)按名稱按字母順序排序，這使得查找模型中使用的函數(shù)變得很容易

例如：/path/commonFeatureStore.json

[
  {
    "store" : "commonFeatureStore",
    "name" : "documentRecency",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "q" : "{!func}recip( ms(NOW,last_modified), 3.16e-11, 1, 1)"
    }
  },
  {
    "store" : "commonFeatureStore",
    "name" : "isBook",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "fq": [ "{!terms f=category}book" ]
    }
  },
  {
    "store" : "commonFeatureStore",
    "name" : "originalScore",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.OriginalScoreFeature",
    "params" : {}
  }
]

例如：/path/leftModel.json

{
  "store" : "commonFeatureStore",
  "name" : "leftModel",
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.LinearModel",
  "features" : [
    { "name" : "documentRecency" },
    { "name" : "isBook" },
    { "name" : "originalScore" }
  ],
  "params" : {
    "weights" : {
      "documentRecency" : 0.1,
      "isBook" : 1.0,
      "originalScore" : 0.5
    }
  }
}

例如：/path/rightModel.json

{
  "store" : "commonFeatureStore",
  "name" : "rightModel",
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.LinearModel",
  "features" : [
    { "name" : "documentRecency" },
    { "name" : "isBook" },
    { "name" : "originalScore" }
  ],
  "params" : {
    "weights" : {
      "documentRecency" : 1.0,
      "isBook" : 0.1,
      "originalScore" : 0.5
    }
  }
}

模型演變

  • linearModel201701 使用 featureStore201701 的函數(shù)
  • treesModel201702 使用  featureStore201702 的函數(shù)
  • linearModel201701 和 treesModel201702 他們的函數(shù)存儲(chǔ)可以共存，而兩者都是必要的。
  • 當(dāng) linearModel201701 被刪除時(shí)，那么 featureStore201701 也可以被刪除。
  • 使用的約定：
    • <store>.json 文件包含 <store> 函數(shù)存儲(chǔ)的函數(shù)；
    • <model>.json 文件包含模型名稱 <model>；
    • “generation” ID（例如，YYYYMM 年 - 月）是函數(shù)存儲(chǔ)和模型名稱的一部分；
    • 模型的函數(shù)和權(quán)重按照名稱的字母順序進(jìn)行排序，這樣可以很容易地看出兩個(gè)模型之間的共同點(diǎn)和差異。存儲(chǔ)函數(shù)按名稱按字母順序排序，這樣可以很容易地看出兩個(gè)函數(shù)存儲(chǔ)之間的共同點(diǎn)和差異。

例如：/path/featureStore201701.json

[
  {
    "store" : "featureStore201701",
    "name" : "documentRecency",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "q" : "{!func}recip( ms(NOW,last_modified), 3.16e-11, 1, 1)"
    }
  },
  {
    "store" : "featureStore201701",
    "name" : "isBook",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "fq": [ "{!terms f=category}book" ]
    }
  },
  {
    "store" : "featureStore201701",
    "name" : "originalScore",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.OriginalScoreFeature",
    "params" : {}
  }
]

例如：/path/linearModel201701.json

{
  "store" : "featureStore201701",
  "name" : "linearModel201701",
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.LinearModel",
  "features" : [
    { "name" : "documentRecency" },
    { "name" : "isBook" },
    { "name" : "originalScore" }
  ],
  "params" : {
    "weights" : {
      "documentRecency" : 0.1,
      "isBook" : 1.0,
      "originalScore" : 0.5
    }
  }
}

例如：/path/featureStore201702.json

[
  {
    "store" : "featureStore201702",
    "name" : "isBook",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.SolrFeature",
    "params" : {
      "fq": [ "{!terms f=category}book" ]
    }
  },
  {
    "store" : "featureStore201702",
    "name" : "originalScore",
    "class" : "org.apache.solr.ltr.feature.OriginalScoreFeature",
    "params" : {}
  }
]

例如：/path/treesModel201702.json

{
  "store" : "featureStore201702",
  "name" : "treesModel201702",
  "class" : "org.apache.solr.ltr.model.MultipleAdditiveTreesModel",
  "features" : [
    { "name" : "isBook" },
    { "name" : "originalScore" }
  ],
  "params" : {
    "trees" : [
      {
        "weight" : "1",
        "root" : {
          "feature" : "isBook",
          "threshold" : "0.5",
          "left" : { "value" : "-100" },
          "right" : {
            "feature" : "originalScore",
            "threshold" : "10.0",
            "left" : { "value" : "50" },
            "right" : { "value" : "75" }
          }
        }
      },
      {
        "weight" : "2",
        "root" : {
          "value" : "-10"
        }
      }
    ]
  }
}

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