近邻查询通过优先考虑搜索词彼此靠近出现的文档来影响排名。搜索引擎和数据库使用近邻性作为推断更强相关性的信号：当词语彼此靠近时，它们更有可能形成有意义的短语或概念。例如，一个带有近邻约束的查询，如“机器学习”，会将这两个词相邻出现的文档排名高于被不相关文本分隔的文档。这有助于更精确地呈现符合用户意图的内容，特别是对于含糊不清的术语或多词概念。
技术实现涉及计算词语之间的距离并将其纳入评分算法。在 Elasticsearch 或 Lucene 等系统中，近邻性通常通过短语查询或 slop 参数来处理。短语查询（例如，"artificial intelligence"）要求精确相邻，而 slop 值（例如，~3）则允许有限数量的中间词语。评分公式会对词语距离较远的文档进行惩罚。例如，包含“artificial general intelligence”的文档对于 "artificial intelligence"~1 的得分可能低于包含精确短语的文档，因为“general”增加了目标词语之间的距离。这种基于距离的惩罚通常与其他因素（如词频或逆文档频率（IDF））结合起来确定最终排名。
开发者可以利用近邻查询来改善特定场景下的搜索质量。例如，电子商务平台可以使用近邻性来区分“无线鼠标”这类产品（相邻性很重要）与产品描述中无关的“无线”和“鼠标”的提及。然而，过度使用近邻约束可能会降低召回率——具有相关但词语略微分散的文档可能会被忽略。为了平衡精度和召回率，可调整的 slop 值或混合查询（结合近邻性和更广泛的关键词匹配）等工具很有用。使用真实世界数据进行测试至关重要：衡量近邻性如何影响结果准确性和用户满意度，从而微调排序行为。
