只考虑剩下的有实际意义的词，如果文章中词频数关系： “Blink” > “词频” = “总结”，那么肯定是 Blink 是这篇文章更重要的关键字 。但又会遇到了另一个问题，如果发现 "Blink"、"实战"、"总结"这三个词的出现次数一样多 。这是不是意味着，作为关键词，它们的重要性是一样的？
不是的，通过统计全部博客，你发现 含关键字总博客数： “Blink” < “实战” < “总结”，这时候说明 “Blink” 不怎么常见，一旦出现，一定相比 “实战” 和 “总结”，对这篇文章的重要性更大 。
BM25
上面解释了 TF 和 IDF，那么 TF 和 IDF 谁更重要呢，怎么计算最终的相关性得分呢？那就是 BM25 。
BM25算法，通常用来作搜索相关性平分 。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分 。
BM25算法的一般性公式如下：
其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成语素qi 。）；d表示一个搜索结果文档；Wi表示语素qi的权重；R(qi，d)表示语素qi与文档d的相关性得分 。
其中 Wi 通常使用 IDF 来表达，R 使用 TF 来表达；综上，BM25算法的相关性得分公式可总结为：
BM25 通过使用不同的语素分析方法、语素权重判定方法，以及语素与文档的相关性判定方法，我们可以衍生出不同的搜索相关性得分计算方法，这就为我们设计算法提供了较大的灵活性 。
Part 4、空间索引在点评口碑上，经常有类似的场景，搜索 “1公里以内的美食”，那么这个1公里怎么实现呢？
【深入搜索引擎原理 搜索引擎其实也是一个什么系统】在数据库中可以通过暴力计算、矩形过滤、以及B树对经度和维度建索引，但这性能仍然很慢(可参考 为什么需要空间索引 ) 。搜索里用了一个很巧妙的方法，Geo Hash 。
如上图，表示根据 GeoHash 对北京几个区域生成的字符串，有几个特点：
- 一个字符串，代表一个矩形区域
- 字符串越长，表示的范围越精确 (长度为8时精度在19米左右，而当编码长度为9时精度在2米左右)
- 字符串相似的，表示距离相近 （这就可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息)
一、对纬度 39.908 的编码如下：
- 将纬度划分2个区间，左区间 [-90, 0) 用 0 表示，右区间 [0, 90] 用 1 表示，39.908 处在右区间，故第一位编码是 1；
- 在将 [0, 90] 划分2个区间，左区间 [0, 45) 用 0 表示，右区间 [45, 90] 用 1 表示，39.908处在左区间，故第二位编码是 0；
- 同1、2的计算步骤，39.908 的最后10位编码是 “10111 00011”
- 将经度划分2个区间，左区间 [-180, 0) 用 0 表示，右区间 [0, 180] 用 1 表示，116.397处在右区间，故第一位编码是 1；
- 在将 [0, 180] 划分2个区间，左区间 [0, 90) 用 0 表示，右区间 [90, 180] 用 1 表示，116.397处在右区间，故第二位编码是 1；
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