Se llama puntuación normalizada (Scores As Percentages).
Puede utilizar los siguientes los siguientes parámetros para lograr que:
ns = {!func}product(scale(product(query({!type=edismax v=$q}),1),0,1),100)
fq = {!frange l=20}$ns
Donde 20 es el umbral del 20%.
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no lo recomendaría hacer esto porque Resultado valores absolutos en Lucene no son significativos (por ejemplo, los resultados no son directamente comparables entre búsquedas). La relación de una puntuación a la puntuación más alta devuelta es significativa, pero no hay una calibración absoluta para la puntuación más alta devuelta, al menos en este momento, por lo que no hay forma de determinar a partir de las puntuaciones cuál es la calidad del resultado conjunto es general. Hay varios enfoques para mejorar esto que se han discutido (hacer los puntajes más directamente comparables codificando información adicional en el puntaje y usar eso para la normalización, o probablemente mejor, generalizando el puntaje a un objeto que contiene múltiples piezas de información, por ejemplo, el número total de términos de consulta que coinciden con el resultado superior si está utilizando el valor predeterminado O sería bastante útil). Ninguna de estas ideas están implementadas hasta donde yo sé. - @Chuck
Fuente: RE: Limiting Hits with a score threshold
relacionados: Re: A question about scoring function in Lucene
La respuesta de Simon es correcta. Pero tenga en cuenta que los sociales son relativos y, por lo tanto, es difícil elegir un umbral para la "bondad" de los resultados. –