1. TFIDF
这是一个评价文档中词汇重要程度的一种算法。
主要思想：
如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。
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TF指terms frequency，即文档D中某个词出现的频率，等于这个词出现的次数与文档D总词汇数的比值。
IDF指inverse document frequency，逆向文件频率，指文档集的大小与文档集中含有某个词的文档的个数的比值的对数。
tfidf(i,j)=tf(i,j)*idf(i).
涉及概念：
stopword（应删除词：也就是指“的，得，地，了，呢”等词
stemming（词干：英文单词有变形，应该把变形后的单词视为与变性前一样。
词的权重
2. Okapi BM25
一种排序的函数。
评估函数
给定查询Q，包含q1,q2,q3...这些关键词（比如Google搜索：锐捷 VMware Linux），有文档集Doc，含有文档D1,D2,D3....。f(qi,D),表示在文档D中的频率，即tf，|D|表示Doc中文档的个数，IDF表示qi的IDF值。
3. 相关反馈
相关反馈的思路：将给定查询最先返回的结果，和这些结果是否与新查询是否相关的信息利用起来。
分为三种：显式反馈，隐式反馈，以及伪反馈。
显示反馈的场景：google生成了查询结果的排序，你直接告诉他这个应该在第一个，那个在第几个。
隐式反馈的场景：Google生成了查询结果的排序，你第一次点了第三个，说明第三个的结果优于其他的结果，隐式的说明了，第三个应该在第一个。
伪反馈：不需要人来操作或告知，对查询出来的结果一次一次的迭代。
具体实现：把初始查询的结果作为相关结果，选择前K个文档，从这里边使用TFIDF选取20~30个特征词，然后再把这些词当做查询的输入进行查询，查询结果作为最终的结果
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