参考文档：
在solr中有两种方式实现MoreLikeThis：
第一种：SearchHandler中的MoreLikeThisComponent，MoreLikeThis以组件的身份出现，适于简单应用。
第二种：MoreLikeThisHandler，MoreLikeThis作为一个单独的Handler来处理，可以应用过滤等较复杂操作
1、采用相似查询的field的存储方式最好采用TermVectors方式，如果field没有采用TermVectors方式，MoreLikeThis将会从store存储中生成terms。
<field name="cat" ... termVectors="true" />
2、参数说明：
- mlt.fl ：设置相似查询字段,最好采用TermVectors存储。
- mlt.mintf ：最小分词频率，源文档中小于该频率的分词将被忽略掉。tf:分词后的词在该文档中的频率
- mlt.mindf : 最小文档频率，该词所在文档的个数小于这个值时将不用于相似判断。df：该词所在文档的个数。
- mlt.minwl ：词的最小长度，当词的长度小于该值时不用于相似判断。
- mlt.maxwl ：词的最大长度，当词的长度大于该值时不用于相似判断。
- mlt.maxqt ：构造相似查询的terms的最大数量。
- mlt : true ,开启相似查询。
- mlt.count :为每一个相似查询结果返回指定数量的相似文档。
- mlt.boost ：相似查询是否开启加权功能。true/false
- mlt.qf ：相似查询field字段加权设置。
如：mlt.qf=text^0.5 features^1.0 name^1.2
或者：
<str name="mlt.qf">
text^0.5 features^1.0 name^1.2 sku^1.5 id^10.0 manu^1.1 cat^1.4
title^10.0 description^5.0 keywords^5.0 author^2.0 resourcename^1.0
</str>
第一种方法：morelikeThis组件为response中的每一个document返回相似查询文档，也许这应该叫做"MoreLikeThese"。
例子:
第二种方法：当你只需要相似查询的相关信息时，可以使用MoreLikeThisHandler。
MoreLikeThisHandler具有以下参数：
|
rows |
控制返回结果的最大数量 |
|
mlt.match.include |
结果集中是否包含原始的文档 |
|
mlt.match.offset |
By default, the MoreLikeThis query operates on the first result for ‘q‘ |
|
mlt.interestingTerms |
值："list", "details", "none" --显示相似查询中使用到的相关的terms。这些terms时最高评分的terms。如果选择‘details‘，将会显示每个term的权值。 |
见MoreLikeThis额外的输入参数。
MoreLikeThisHandler同样也可以使用ContentStream来查找相似文档。它将会从发送过来的文本中抽取相关terms。
示例：
<requestHandler name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler">
<lst name="defaults">
<str name="mlt.fl">title</str>
<str name="mlt.mintf">1</str>
<str name="mlt.minwl">2</str>
<int name="rows">3</int>
</lst>
</requestHandler>
其中<lst name="defaults"> 时查询时默认的参数值，可有可无。
简单例子：
http://localhost:8983/solr/mlt?q=id:UTF8TEST&mlt.fl=manu,cat&mlt.mindf=1&mlt.mintf=1
使用ContentStreams：
If you post text in the body, that will be used for similarity. Alternatively, you can put the posted content in the URL using something like:
If remoteStreaming is enabled, you can find documents similar to the text on a webpage: