相关度排序是查询结果按照与查询关键字的相关性进行排序，越相关的越靠前。比如搜索“Lucene”关键字，与该关键字最相关的文章应该排在前边。
相关度打分Lucene对查询关键字和索引文档的相关度进行打分，得分高的就排在前边。如何打分呢？Lucene是在用户进行检索时实时根据搜索的关键字计算出来的，分两步： 1）计算出词（Term）的权重 2）根据词的权重值，采用空间向量模型算法计算文档相关度得分。
什么是词的权重？通过索引部分的学习明确索引的最小单位是一个Term(索引词典中的一个词)，搜索也是要从Term中搜索，再根据Term找到文档，Term对文档的重要性称为权重，影响Term权重有两个因素：
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Term Frequency (tf)： 指此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。 词(Term)在文档中出现的次数越多，说明此词(Term)对该文档越重要，如“Lucene”这个词，在文档中出现的次数很多，说明该文档主要就是讲Lucene技术的。
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Document Frequency (df) 即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。 比如，在一篇英语文档中，this出现的次数更多，就说明越重要吗？不是的，有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通，不足以区分这些文档，因而重要性越低。
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设置boost影响打分结果 boost是一个加权值（默认加权值为1.0f），它可以影响权重的计算。 在索引时对某个文档的Field域设置加权值高，在搜索时匹配到这个Field就可能排在前边。lucene在执行搜索时对某个域进行加权，在进行组合域查询时，匹配到加权值高的域最后计算的相关度得分就高。 如果希望某些文档更重要，当此文档中包含所要查询的词则应该得分较高，这样相关度排序可以排在前边，可以在创建索引时设定文档中某些域（Field）的boost值来实现，如果不进行设定，则Field Boost默认为1.0f。一旦设定，除非删除此文档，否则无法改变。 代码：
field. setBoost(XXXf); XXX即权值。
可以将springmvc.txt的file_content加权值设置为10.0f，结果搜索spring时如果内容可以匹配到关键字就可以把springmvc.txt文件排在前边。
代码：
索引时设置boost加权值：
//设置加权值
if(file_name.equals("springmvc.txt")){
//设置比默认值 1.0大的
field_file_content.setBoost(20.0f);
}
if(file_name.equals("spring_README.txt")){
//设置比默认值 1.0大的
field_file_content.setBoost(30.0f);
}
//向文档中添加Field
document.add(field_file_content);
搜索时：
// 设置组合查询域，如果匹配到一个域就返回记录
String[] fields = { "file_content" };
//设置评分,文件名称中包括关键字的评分高
/*Map boosts = new HashMap();
boosts.put("file_content", 3.0f);*/
// 创建查询解析器
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields,
new StandardAnalyzer());
// 查询文件名、文件内容中包括“java”关键字的文档
Query query = queryParser.parse("spring");
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
结果： springmvc.txt排在最前边。
