Upstream version 9.38.198.0
[platform/framework/web/crosswalk.git] / src / chrome / browser / history / scored_history_match.cc
1 // Copyright (c) 2012 The Chromium Authors. All rights reserved.
2 // Use of this source code is governed by a BSD-style license that can be
3 // found in the LICENSE file.
4
5 #include "chrome/browser/history/scored_history_match.h"
6
7 #include <algorithm>
8 #include <functional>
9 #include <iterator>
10 #include <numeric>
11 #include <set>
12
13 #include <math.h>
14
15 #include "base/logging.h"
16 #include "base/metrics/histogram.h"
17 #include "base/strings/string_util.h"
18 #include "base/strings/utf_string_conversions.h"
19 #include "chrome/browser/autocomplete/history_url_provider.h"
20 #include "components/bookmarks/browser/bookmark_utils.h"
21 #include "components/history/core/browser/history_client.h"
22 #include "components/omnibox/omnibox_field_trial.h"
23 #include "components/omnibox/url_prefix.h"
24 #include "content/public/browser/browser_thread.h"
25
26 namespace history {
27
28 // ScoredHistoryMatch ----------------------------------------------------------
29
30 // static
31 const size_t ScoredHistoryMatch::kMaxVisitsToScore = 10;
32 const int ScoredHistoryMatch::kDaysToPrecomputeRecencyScoresFor = 366;
33 const int ScoredHistoryMatch::kMaxRawTermScore = 30;
34 float* ScoredHistoryMatch::raw_term_score_to_topicality_score_ = NULL;
35 float* ScoredHistoryMatch::days_ago_to_recency_score_ = NULL;
36 bool ScoredHistoryMatch::initialized_ = false;
37 int ScoredHistoryMatch::bookmark_value_ = 1;
38 bool ScoredHistoryMatch::allow_tld_matches_ = false;
39 bool ScoredHistoryMatch::allow_scheme_matches_ = false;
40 bool ScoredHistoryMatch::also_do_hup_like_scoring_ = false;
41 int ScoredHistoryMatch::max_assigned_score_for_non_inlineable_matches_ = -1;
42
43 ScoredHistoryMatch::ScoredHistoryMatch()
44     : raw_score_(0),
45       can_inline_(false) {
46   Init();
47 }
48
49 ScoredHistoryMatch::ScoredHistoryMatch(
50     const URLRow& row,
51     const VisitInfoVector& visits,
52     const std::string& languages,
53     const base::string16& lower_string,
54     const String16Vector& terms,
55     const WordStarts& terms_to_word_starts_offsets,
56     const RowWordStarts& word_starts,
57     const base::Time now,
58     HistoryClient* history_client)
59     : HistoryMatch(row, 0, false, false),
60       raw_score_(0),
61       can_inline_(false) {
62   Init();
63
64   GURL gurl = row.url();
65   if (!gurl.is_valid())
66     return;
67
68   // Figure out where each search term appears in the URL and/or page title
69   // so that we can score as well as provide autocomplete highlighting.
70   base::OffsetAdjuster::Adjustments adjustments;
71   base::string16 url =
72       bookmarks::CleanUpUrlForMatching(gurl, languages, &adjustments);
73   base::string16 title = bookmarks::CleanUpTitleForMatching(row.title());
74   int term_num = 0;
75   for (String16Vector::const_iterator iter = terms.begin(); iter != terms.end();
76        ++iter, ++term_num) {
77     base::string16 term = *iter;
78     TermMatches url_term_matches = MatchTermInString(term, url, term_num);
79     TermMatches title_term_matches = MatchTermInString(term, title, term_num);
80     if (url_term_matches.empty() && title_term_matches.empty())
81       return;  // A term was not found in either URL or title - reject.
82     url_matches_.insert(url_matches_.end(), url_term_matches.begin(),
83                         url_term_matches.end());
84     title_matches_.insert(title_matches_.end(), title_term_matches.begin(),
85                           title_term_matches.end());
86   }
87
88   // Sort matches by offset and eliminate any which overlap.
89   // TODO(mpearson): Investigate whether this has any meaningful
90   // effect on scoring.  (It's necessary at some point: removing
91   // overlaps and sorting is needed to decide what to highlight in the
92   // suggestion string.  But this sort and de-overlap doesn't have to
93   // be done before scoring.)
94   url_matches_ = SortAndDeoverlapMatches(url_matches_);
95   title_matches_ = SortAndDeoverlapMatches(title_matches_);
96
97   // We can inline autocomplete a match if:
98   //  1) there is only one search term
99   //  2) AND the match begins immediately after one of the prefixes in
100   //     URLPrefix such as http://www and https:// (note that one of these
101   //     is the empty prefix, for cases where the user has typed the scheme)
102   //  3) AND the search string does not end in whitespace (making it look to
103   //     the IMUI as though there is a single search term when actually there
104   //     is a second, empty term).
105   // |best_inlineable_prefix| stores the inlineable prefix computed in
106   // clause (2) or NULL if no such prefix exists.  (The URL is not inlineable.)
107   // Note that using the best prefix here means that when multiple
108   // prefixes match, we'll choose to inline following the longest one.
109   // For a URL like "http://www.washingtonmutual.com", this means
110   // typing "w" will inline "ashington..." instead of "ww.washington...".
111   const URLPrefix* best_inlineable_prefix =
112       (!url_matches_.empty() && (terms.size() == 1)) ?
113       URLPrefix::BestURLPrefix(base::UTF8ToUTF16(gurl.spec()), terms[0]) :
114       NULL;
115   can_inline_ = (best_inlineable_prefix != NULL) &&
116       !IsWhitespace(*(lower_string.rbegin()));
117   if (can_inline_) {
118     // Initialize innermost_match.
119     // The idea here is that matches that occur in the scheme or
120     // "www." are worse than matches which don't.  For the URLs
121     // "http://www.google.com" and "http://wellsfargo.com", we want
122     // the omnibox input "w" to cause the latter URL to rank higher
123     // than the former.  Note that this is not the same as checking
124     // whether one match's inlinable prefix has more components than
125     // the other match's, since in this example, both matches would
126     // have an inlinable prefix of "http://", which is one component.
127     //
128     // Instead, we look for the overall best (i.e., most components)
129     // prefix of the current URL, and then check whether the inlinable
130     // prefix has that many components.  If it does, this is an
131     // "innermost" match, and should be boosted.  In the example
132     // above, the best prefixes for the two URLs have two and one
133     // components respectively, while the inlinable prefixes each
134     // have one component; this means the first match is not innermost
135     // and the second match is innermost, resulting in us boosting the
136     // second match.
137     //
138     // Now, the code that implements this.
139     // The deepest prefix for this URL regardless of where the match is.
140     const URLPrefix* best_prefix = URLPrefix::BestURLPrefix(
141         base::UTF8ToUTF16(gurl.spec()), base::string16());
142     DCHECK(best_prefix != NULL);
143     const int num_components_in_best_prefix = best_prefix->num_components;
144     // If the URL is inlineable, we must have a match.  Note the prefix that
145     // makes it inlineable may be empty.
146     DCHECK(best_inlineable_prefix != NULL);
147     const int num_components_in_best_inlineable_prefix =
148         best_inlineable_prefix->num_components;
149     innermost_match = (num_components_in_best_inlineable_prefix ==
150         num_components_in_best_prefix);
151   }
152
153   const float topicality_score = GetTopicalityScore(
154       terms.size(), url, terms_to_word_starts_offsets, word_starts);
155   const float frequency_score = GetFrequency(
156       now, (history_client && history_client->IsBookmarked(gurl)), visits);
157   raw_score_ = GetFinalRelevancyScore(topicality_score, frequency_score);
158   raw_score_ =
159       (raw_score_ <= kint32max) ? static_cast<int>(raw_score_) : kint32max;
160
161   if (also_do_hup_like_scoring_ && can_inline_) {
162     // HistoryURL-provider-like scoring gives any match that is
163     // capable of being inlined a certain minimum score.  Some of these
164     // are given a higher score that lets them be shown in inline.
165     // This test here derives from the test in
166     // HistoryURLProvider::PromoteMatchForInlineAutocomplete().
167     const bool promote_to_inline = (row.typed_count() > 1) ||
168         (IsHostOnly() && (row.typed_count() == 1));
169     int hup_like_score = promote_to_inline ?
170         HistoryURLProvider::kScoreForBestInlineableResult :
171         HistoryURLProvider::kBaseScoreForNonInlineableResult;
172
173     // Also, if the user types the hostname of a host with a typed
174     // visit, then everything from that host get given inlineable scores
175     // (because the URL-that-you-typed will go first and everything
176     // else will be assigned one minus the previous score, as coded
177     // at the end of HistoryURLProvider::DoAutocomplete().
178     if (base::UTF8ToUTF16(gurl.host()) == terms[0])
179       hup_like_score = HistoryURLProvider::kScoreForBestInlineableResult;
180
181     // HistoryURLProvider has the function PromoteOrCreateShorterSuggestion()
182     // that's meant to promote prefixes of the best match (if they've
183     // been visited enough related to the best match) or
184     // create/promote host-only suggestions (even if they've never
185     // been typed).  The code is complicated and we don't try to
186     // duplicate the logic here.  Instead, we handle a simple case: in
187     // low-typed-count ranges, give host-only matches (i.e.,
188     // http://www.foo.com/ vs. http://www.foo.com/bar.html) a boost so
189     // that the host-only match outscores all the other matches that
190     // would normally have the same base score.  This behavior is not
191     // identical to what happens in HistoryURLProvider even in these
192     // low typed count ranges--sometimes it will create/promote when
193     // this test does not (indeed, we cannot create matches like HUP
194     // can) and vice versa--but the underlying philosophy is similar.
195     if (!promote_to_inline && IsHostOnly())
196       hup_like_score++;
197
198     // All the other logic to goes into hup-like-scoring happens in
199     // the tie-breaker case of MatchScoreGreater().
200
201     // Incorporate hup_like_score into raw_score.
202     raw_score_ = std::max(raw_score_, hup_like_score);
203   }
204
205   // If this match is not inlineable and there's a cap on the maximum
206   // score that can be given to non-inlineable matches, apply the cap.
207   if (!can_inline_ && (max_assigned_score_for_non_inlineable_matches_ != -1)) {
208     raw_score_ = std::min(max_assigned_score_for_non_inlineable_matches_,
209                           raw_score_);
210   }
211
212   // Now that we're done processing this entry, correct the offsets of the
213   // matches in |url_matches_| so they point to offsets in the original URL
214   // spec, not the cleaned-up URL string that we used for matching.
215   std::vector<size_t> offsets = OffsetsFromTermMatches(url_matches_);
216   base::OffsetAdjuster::UnadjustOffsets(adjustments, &offsets);
217   url_matches_ = ReplaceOffsetsInTermMatches(url_matches_, offsets);
218 }
219
220 ScoredHistoryMatch::~ScoredHistoryMatch() {}
221
222 // Comparison function for sorting ScoredMatches by their scores with
223 // intelligent tie-breaking.
224 bool ScoredHistoryMatch::MatchScoreGreater(const ScoredHistoryMatch& m1,
225                                            const ScoredHistoryMatch& m2) {
226   if (m1.raw_score_ != m2.raw_score_)
227     return m1.raw_score_ > m2.raw_score_;
228
229   // This tie-breaking logic is inspired by / largely copied from the
230   // ordering logic in history_url_provider.cc CompareHistoryMatch().
231
232   // A URL that has been typed at all is better than one that has never been
233   // typed.  (Note "!"s on each side.)
234   if (!m1.url_info.typed_count() != !m2.url_info.typed_count())
235     return m1.url_info.typed_count() > m2.url_info.typed_count();
236
237   // Innermost matches (matches after any scheme or "www.") are better than
238   // non-innermost matches.
239   if (m1.innermost_match != m2.innermost_match)
240     return m1.innermost_match;
241
242   // URLs that have been typed more often are better.
243   if (m1.url_info.typed_count() != m2.url_info.typed_count())
244     return m1.url_info.typed_count() > m2.url_info.typed_count();
245
246   // For URLs that have each been typed once, a host (alone) is better
247   // than a page inside.
248   if (m1.url_info.typed_count() == 1) {
249     if (m1.IsHostOnly() != m2.IsHostOnly())
250       return m1.IsHostOnly();
251   }
252
253   // URLs that have been visited more often are better.
254   if (m1.url_info.visit_count() != m2.url_info.visit_count())
255     return m1.url_info.visit_count() > m2.url_info.visit_count();
256
257   // URLs that have been visited more recently are better.
258   return m1.url_info.last_visit() > m2.url_info.last_visit();
259 }
260
261 // static
262 TermMatches ScoredHistoryMatch::FilterTermMatchesByWordStarts(
263     const TermMatches& term_matches,
264     const WordStarts& terms_to_word_starts_offsets,
265     const WordStarts& word_starts,
266     size_t start_pos,
267     size_t end_pos) {
268   // Return early if no filtering is needed.
269   if (start_pos == std::string::npos)
270     return term_matches;
271   TermMatches filtered_matches;
272   WordStarts::const_iterator next_word_starts = word_starts.begin();
273   WordStarts::const_iterator end_word_starts = word_starts.end();
274   for (TermMatches::const_iterator iter = term_matches.begin();
275        iter != term_matches.end(); ++iter) {
276     const size_t term_offset = terms_to_word_starts_offsets[iter->term_num];
277     // Advance next_word_starts until it's >= the position of the term we're
278     // considering (adjusted for where the word begins within the term).
279     while ((next_word_starts != end_word_starts) &&
280            (*next_word_starts < (iter->offset + term_offset)))
281       ++next_word_starts;
282     // Add the match if it's before the position we start filtering at or
283     // after the position we stop filtering at (assuming we have a position
284     // to stop filtering at) or if it's at a word boundary.
285     if ((iter->offset < start_pos) ||
286         ((end_pos != std::string::npos) && (iter->offset >= end_pos)) ||
287         ((next_word_starts != end_word_starts) &&
288          (*next_word_starts == iter->offset + term_offset)))
289       filtered_matches.push_back(*iter);
290   }
291   return filtered_matches;
292 }
293
294 float ScoredHistoryMatch::GetTopicalityScore(
295     const int num_terms,
296     const base::string16& url,
297     const WordStarts& terms_to_word_starts_offsets,
298     const RowWordStarts& word_starts) {
299   // Because the below thread is not thread safe, we check that we're
300   // only calling it from one thread: the UI thread.  Specifically,
301   // we check "if we've heard of the UI thread then we'd better
302   // be on it."  The first part is necessary so unit tests pass.  (Many
303   // unit tests don't set up the threading naming system; hence
304   // CurrentlyOn(UI thread) will fail.)
305   DCHECK(!content::BrowserThread::IsThreadInitialized(
306              content::BrowserThread::UI) ||
307          content::BrowserThread::CurrentlyOn(content::BrowserThread::UI));
308   if (raw_term_score_to_topicality_score_ == NULL) {
309     raw_term_score_to_topicality_score_ = new float[kMaxRawTermScore];
310     FillInTermScoreToTopicalityScoreArray();
311   }
312   // A vector that accumulates per-term scores.  The strongest match--a
313   // match in the hostname at a word boundary--is worth 10 points.
314   // Everything else is less.  In general, a match that's not at a word
315   // boundary is worth about 1/4th or 1/5th of a match at the word boundary
316   // in the same part of the URL/title.
317   DCHECK_GT(num_terms, 0);
318   std::vector<int> term_scores(num_terms, 0);
319   WordStarts::const_iterator next_word_starts =
320       word_starts.url_word_starts_.begin();
321   WordStarts::const_iterator end_word_starts =
322       word_starts.url_word_starts_.end();
323   const size_t question_mark_pos = url.find('?');
324   const size_t colon_pos = url.find(':');
325   // The + 3 skips the // that probably appears in the protocol
326   // after the colon.  If the protocol doesn't have two slashes after
327   // the colon, that's okay--all this ends up doing is starting our
328   // search for the next / a few characters into the hostname.  The
329   // only times this can cause problems is if we have a protocol without
330   // a // after the colon and the hostname is only one or two characters.
331   // This isn't worth worrying about.
332   const size_t end_of_hostname_pos = (colon_pos != std::string::npos) ?
333       url.find('/', colon_pos + 3) : url.find('/');
334   size_t last_part_of_hostname_pos =
335       (end_of_hostname_pos != std::string::npos) ?
336       url.rfind('.', end_of_hostname_pos) : url.rfind('.');
337   // Loop through all URL matches and score them appropriately.
338   // First, filter all matches not at a word boundary and in the path (or
339   // later).
340   url_matches_ = FilterTermMatchesByWordStarts(
341       url_matches_, terms_to_word_starts_offsets, word_starts.url_word_starts_,
342       end_of_hostname_pos,
343       std::string::npos);
344   if (colon_pos != std::string::npos) {
345     // Also filter matches not at a word boundary and in the scheme.
346     url_matches_ = FilterTermMatchesByWordStarts(
347         url_matches_, terms_to_word_starts_offsets,
348         word_starts.url_word_starts_, 0, colon_pos);
349   }
350   for (TermMatches::const_iterator iter = url_matches_.begin();
351        iter != url_matches_.end(); ++iter) {
352     const size_t term_offset = terms_to_word_starts_offsets[iter->term_num];
353     // Advance next_word_starts until it's >= the position of the term we're
354     // considering (adjusted for where the word begins within the term).
355     while ((next_word_starts != end_word_starts) &&
356            (*next_word_starts < (iter->offset + term_offset))) {
357       ++next_word_starts;
358     }
359     const bool at_word_boundary = (next_word_starts != end_word_starts) &&
360         (*next_word_starts == iter->offset + term_offset);
361     if ((question_mark_pos != std::string::npos) &&
362         (iter->offset > question_mark_pos)) {
363       // The match is in a CGI ?... fragment.
364       DCHECK(at_word_boundary);
365       term_scores[iter->term_num] += 5;
366     } else if ((end_of_hostname_pos != std::string::npos) &&
367         (iter->offset > end_of_hostname_pos)) {
368       // The match is in the path.
369       DCHECK(at_word_boundary);
370       term_scores[iter->term_num] += 8;
371     } else if ((colon_pos == std::string::npos) ||
372          (iter->offset > colon_pos)) {
373       // The match is in the hostname.
374       if ((last_part_of_hostname_pos == std::string::npos) ||
375           (iter->offset < last_part_of_hostname_pos)) {
376         // Either there are no dots in the hostname or this match isn't
377         // the last dotted component.
378         term_scores[iter->term_num] += at_word_boundary ? 10 : 2;
379       } else {
380         // The match is in the last part of a dotted hostname (usually this
381         // is the top-level domain .com, .net, etc.).
382         if (allow_tld_matches_)
383           term_scores[iter->term_num] += at_word_boundary ? 10 : 0;
384       }
385     } else {
386       // The match is in the protocol (a.k.a. scheme).
387       // Matches not at a word boundary should have been filtered already.
388       DCHECK(at_word_boundary);
389       match_in_scheme = true;
390       if (allow_scheme_matches_)
391         term_scores[iter->term_num] += 10;
392     }
393   }
394   // Now do the analogous loop over all matches in the title.
395   next_word_starts = word_starts.title_word_starts_.begin();
396   end_word_starts = word_starts.title_word_starts_.end();
397   int word_num = 0;
398   title_matches_ = FilterTermMatchesByWordStarts(
399       title_matches_, terms_to_word_starts_offsets,
400       word_starts.title_word_starts_, 0, std::string::npos);
401   for (TermMatches::const_iterator iter = title_matches_.begin();
402        iter != title_matches_.end(); ++iter) {
403     const size_t term_offset = terms_to_word_starts_offsets[iter->term_num];
404     // Advance next_word_starts until it's >= the position of the term we're
405     // considering (adjusted for where the word begins within the term).
406     while ((next_word_starts != end_word_starts) &&
407            (*next_word_starts < (iter->offset + term_offset))) {
408       ++next_word_starts;
409       ++word_num;
410     }
411     if (word_num >= 10) break;  // only count the first ten words
412     DCHECK(next_word_starts != end_word_starts);
413     DCHECK_EQ(*next_word_starts, iter->offset + term_offset)
414         << "not at word boundary";
415     term_scores[iter->term_num] += 8;
416   }
417   // TODO(mpearson): Restore logic for penalizing out-of-order matches.
418   // (Perhaps discount them by 0.8?)
419   // TODO(mpearson): Consider: if the earliest match occurs late in the string,
420   // should we discount it?
421   // TODO(mpearson): Consider: do we want to score based on how much of the
422   // input string the input covers?  (I'm leaning toward no.)
423
424   // Compute the topicality_score as the sum of transformed term_scores.
425   float topicality_score = 0;
426   for (size_t i = 0; i < term_scores.size(); ++i) {
427     // Drop this URL if it seems like a term didn't appear or, more precisely,
428     // didn't appear in a part of the URL or title that we trust enough
429     // to give it credit for.  For instance, terms that appear in the middle
430     // of a CGI parameter get no credit.  Almost all the matches dropped
431     // due to this test would look stupid if shown to the user.
432     if (term_scores[i] == 0)
433       return 0;
434     topicality_score += raw_term_score_to_topicality_score_[
435         (term_scores[i] >= kMaxRawTermScore) ? (kMaxRawTermScore - 1) :
436         term_scores[i]];
437   }
438   // TODO(mpearson): If there are multiple terms, consider taking the
439   // geometric mean of per-term scores rather than the arithmetic mean.
440
441   return topicality_score / num_terms;
442 }
443
444 // static
445 void ScoredHistoryMatch::FillInTermScoreToTopicalityScoreArray() {
446   for (int term_score = 0; term_score < kMaxRawTermScore; ++term_score) {
447     float topicality_score;
448     if (term_score < 10) {
449       // If the term scores less than 10 points (no full-credit hit, or
450       // no combination of hits that score that well), then the topicality
451       // score is linear in the term score.
452       topicality_score = 0.1 * term_score;
453     } else {
454       // For term scores of at least ten points, pass them through a log
455       // function so a score of 10 points gets a 1.0 (to meet up exactly
456       // with the linear component) and increases logarithmically until
457       // maxing out at 30 points, with computes to a score around 2.1.
458       topicality_score = (1.0 + 2.25 * log10(0.1 * term_score));
459     }
460     raw_term_score_to_topicality_score_[term_score] = topicality_score;
461   }
462 }
463
464 // static
465 float ScoredHistoryMatch::GetRecencyScore(int last_visit_days_ago) {
466   // Because the below thread is not thread safe, we check that we're
467   // only calling it from one thread: the UI thread.  Specifically,
468   // we check "if we've heard of the UI thread then we'd better
469   // be on it."  The first part is necessary so unit tests pass.  (Many
470   // unit tests don't set up the threading naming system; hence
471   // CurrentlyOn(UI thread) will fail.)
472   DCHECK(!content::BrowserThread::IsThreadInitialized(
473              content::BrowserThread::UI) ||
474          content::BrowserThread::CurrentlyOn(content::BrowserThread::UI));
475   if (days_ago_to_recency_score_ == NULL) {
476     days_ago_to_recency_score_ = new float[kDaysToPrecomputeRecencyScoresFor];
477     FillInDaysAgoToRecencyScoreArray();
478   }
479   // Lookup the score in days_ago_to_recency_score, treating
480   // everything older than what we've precomputed as the oldest thing
481   // we've precomputed.  The std::max is to protect against corruption
482   // in the database (in case last_visit_days_ago is negative).
483   return days_ago_to_recency_score_[
484       std::max(
485       std::min(last_visit_days_ago, kDaysToPrecomputeRecencyScoresFor - 1),
486       0)];
487 }
488
489 void ScoredHistoryMatch::FillInDaysAgoToRecencyScoreArray() {
490   for (int days_ago = 0; days_ago < kDaysToPrecomputeRecencyScoresFor;
491        days_ago++) {
492     int unnormalized_recency_score;
493     if (days_ago <= 4) {
494       unnormalized_recency_score = 100;
495     } else if (days_ago <= 14) {
496       // Linearly extrapolate between 4 and 14 days so 14 days has a score
497       // of 70.
498       unnormalized_recency_score = 70 + (14 - days_ago) * (100 - 70) / (14 - 4);
499     } else if (days_ago <= 31) {
500       // Linearly extrapolate between 14 and 31 days so 31 days has a score
501       // of 50.
502       unnormalized_recency_score = 50 + (31 - days_ago) * (70 - 50) / (31 - 14);
503     } else if (days_ago <= 90) {
504       // Linearly extrapolate between 30 and 90 days so 90 days has a score
505       // of 30.
506       unnormalized_recency_score = 30 + (90 - days_ago) * (50 - 30) / (90 - 30);
507     } else {
508       // Linearly extrapolate between 90 and 365 days so 365 days has a score
509       // of 10.
510       unnormalized_recency_score =
511           10 + (365 - days_ago) * (20 - 10) / (365 - 90);
512     }
513     days_ago_to_recency_score_[days_ago] = unnormalized_recency_score / 100.0;
514     if (days_ago > 0) {
515       DCHECK_LE(days_ago_to_recency_score_[days_ago],
516                 days_ago_to_recency_score_[days_ago - 1]);
517     }
518   }
519 }
520
521 // static
522 float ScoredHistoryMatch::GetFrequency(const base::Time& now,
523                                        const bool bookmarked,
524                                        const VisitInfoVector& visits) {
525   // Compute the weighted average |value_of_transition| over the last at
526   // most kMaxVisitsToScore visits, where each visit is weighted using
527   // GetRecencyScore() based on how many days ago it happened.  Use
528   // kMaxVisitsToScore as the denominator for the average regardless of
529   // how many visits there were in order to penalize a match that has
530   // fewer visits than kMaxVisitsToScore.
531   float summed_visit_points = 0;
532   for (size_t i = 0; i < std::min(visits.size(), kMaxVisitsToScore); ++i) {
533     int value_of_transition =
534         (visits[i].second == content::PAGE_TRANSITION_TYPED) ? 20 : 1;
535     if (bookmarked)
536       value_of_transition = std::max(value_of_transition, bookmark_value_);
537     const float bucket_weight =
538         GetRecencyScore((now - visits[i].first).InDays());
539     summed_visit_points += (value_of_transition * bucket_weight);
540   }
541   return visits.size() * summed_visit_points / kMaxVisitsToScore;
542 }
543
544 // static
545 float ScoredHistoryMatch::GetFinalRelevancyScore(float topicality_score,
546                                                  float frequency_score) {
547   if (topicality_score == 0)
548     return 0;
549   // Here's how to interpret intermediate_score: Suppose the omnibox
550   // has one input term.  Suppose we have a URL for which the omnibox
551   // input term has a single URL hostname hit at a word boundary.  (This
552   // implies topicality_score = 1.0.).  Then the intermediate_score for
553   // this URL will depend entirely on the frequency_score with
554   // this interpretation:
555   // - a single typed visit more than three months ago, no other visits -> 0.2
556   // - a visit every three days, no typed visits -> 0.706
557   // - a visit every day, no typed visits -> 0.916
558   // - a single typed visit yesterday, no other visits -> 2.0
559   // - a typed visit once a week -> 11.77
560   // - a typed visit every three days -> 14.12
561   // - at least ten typed visits today -> 20.0 (maximum score)
562   const float intermediate_score = topicality_score * frequency_score;
563   // The below code maps intermediate_score to the range [0, 1399].
564   // The score maxes out at 1400 (i.e., cannot beat a good inline result).
565   if (intermediate_score <= 1) {
566     // Linearly extrapolate between 0 and 1.5 so 0 has a score of 400
567     // and 1.5 has a score of 600.
568     const float slope = (600 - 400) / (1.5f - 0.0f);
569     return 400 + slope * intermediate_score;
570   }
571   if (intermediate_score <= 12.0) {
572     // Linearly extrapolate up to 12 so 12 has a score of 1300.
573     const float slope = (1300 - 600) / (12.0f - 1.5f);
574     return 600 + slope * (intermediate_score - 1.5);
575   }
576   // Linearly extrapolate so a score of 20 (or more) has a score of 1399.
577   // (Scores above 20 are possible for URLs that have multiple term hits
578   // in the URL and/or title and that are visited practically all
579   // the time using typed visits.  We don't attempt to distinguish
580   // between these very good results.)
581   const float slope = (1399 - 1300) / (20.0f - 12.0f);
582   return std::min(1399.0, 1300 + slope * (intermediate_score - 12.0));
583 }
584
585 void ScoredHistoryMatch::Init() {
586   if (initialized_)
587     return;
588   also_do_hup_like_scoring_ = false;
589   // When doing HUP-like scoring, don't allow a non-inlineable match
590   // to beat the score of good inlineable matches.  This is a problem
591   // because if a non-inlineable match ends up with the highest score
592   // from HistoryQuick provider, all HistoryQuick matches get demoted
593   // to non-inlineable scores (scores less than 1200).  Without
594   // HUP-like-scoring, these results would actually come from the HUP
595   // and not be demoted, thus outscoring the demoted HQP results.
596   // When the HQP provides these, we need to clamp the non-inlineable
597   // results to preserve this behavior.
598   if (also_do_hup_like_scoring_) {
599     max_assigned_score_for_non_inlineable_matches_ =
600         HistoryURLProvider::kScoreForBestInlineableResult - 1;
601   }
602   bookmark_value_ = OmniboxFieldTrial::HQPBookmarkValue();
603   allow_tld_matches_ = OmniboxFieldTrial::HQPAllowMatchInTLDValue();
604   allow_scheme_matches_ = OmniboxFieldTrial::HQPAllowMatchInSchemeValue();
605   initialized_ = true;
606 }
607
608 }  // namespace history