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6.0.1 SOLRを使用。 は持っているが、型宣言を得た：SOLR結果ランキング
<fieldType name="customy_icu" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.ICUTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.LengthFilterFactory" min="1" max="100"/>
<filter class="solr.NGramTokenizerFactory" minGramSize="2" maxGramSize="20"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<tokenizer class="solr.ICUTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.LengthFilterFactory" min="1" max="100"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
customy_icuは右から左に、ヘブライ語のlang（単語が読んでいる/書き込み）でテキストデータを格納するために使用されます。
質問が「מיפנים」の場合 私は誤った順序で結果を得ていますが、product_3351はproduct_3407より高い（関連性が高い）が、逆も同様です。
<str name="product_3351">
2.711071 = sum of:
2.711071 = max of:
0.12766865 = weight(meta_keyword:"מי פנים" in 882) [ClassicSimilarity], result of:
0.12766865 = score(doc=882,freq=1.0), product of:
0.05998979 = queryWeight, product of:
8.5126915 = idf(), sum of:
4.7235003 = idf(docFreq=21, docCount=910)
3.7891912 = idf(docFreq=55, docCount=910)
0.0070471005 = queryNorm
2.1281729 = fieldWeight in 882, product of:
1.0 = tf(freq=1.0), with freq of:
1.0 = phraseFreq=1.0
8.5126915 = idf(), sum of:
4.7235003 = idf(docFreq=21, docCount=910)
3.7891912 = idf(docFreq=55, docCount=910)
0.25 = fieldNorm(doc=882)
2.711071 = weight(name:"מי פנים" in 882) [ClassicSimilarity], result of:
2.711071 = score(doc=882,freq=1.0), product of:
0.6178363 = queryWeight, product of:
9.99 = boost
8.776017 = idf(), sum of:
4.8417873 = idf(docFreq=22, docCount=1071)
3.93423 = idf(docFreq=56, docCount=1071)
0.0070471005 = queryNorm
4.3880086 = fieldWeight in 882, product of:
1.0 = tf(freq=1.0), with freq of:
1.0 = phraseFreq=1.0
8.776017 = idf(), sum of:
4.8417873 = idf(docFreq=22, docCount=1071)
3.93423 = idf(docFreq=56, docCount=1071)
0.5 = fieldNorm(doc=882)
</str>
と
<str name="product_3407">
2.711071 = sum of:
2.711071 = max of:
2.711071 = weight(name:"מי פנים" in 919) [ClassicSimilarity], result of:
2.711071 = score(doc=919,freq=1.0), product of:
0.6178363 = queryWeight, product of:
9.99 = boost
8.776017 = idf(), sum of:
4.8417873 = idf(docFreq=22, docCount=1071)
3.93423 = idf(docFreq=56, docCount=1071)
0.0070471005 = queryNorm
4.3880086 = fieldWeight in 919, product of:
1.0 = tf(freq=1.0), with freq of:
1.0 = phraseFreq=1.0
8.776017 = idf(), sum of:
4.8417873 = idf(docFreq=22, docCount=1071)
3.93423 = idf(docFreq=56, docCount=1071)
0.5 = fieldNorm(doc=919)
</str>
製品3351は、名前フィールドの値を持っています： סאבלייםסופטמיפנים と製品3407は、名前フィールドの値を持っています מיפניםמיסלרים
ここ はデバッグですhttp://screencast.com/t/2iBwLQqu
私結果リストでは3407を上げることができますか？
ありがとうございます！
は、なぜそれがより適切でしょうか？それがあなた自身の知識のためだけであれば、クエリ昇格コンポーネントを使用して、特定のクエリの最上部にドキュメントを「貼り付ける」ことができます。 – MatsLindh
より関連性が高いのは、検索結果でインデックスフィールドの先頭にある検索語句の遭遇が高い文書を期待しているからです。私たちはdismaxエンジンとブーストを使用しています：aw_shopbybrand_brand^9.00 body_formulation body_scent face_care_formulation hair_type meta_keyword name^9.99 parfum_size parfum_type scent_type shade_optiond size skin_problam skin_type sku^9.00 soap_size spf test_colorタイトルshort_content post_contentラベルの内容 –
具体的なクエリに「Stick」は適用できますか？しかし、どのようなクエリが入力されるのかわからない場合は、それらをどのように先験的に指定することができますか？ –