在使用Java和Lucene库构建全文搜索引擎时，有哪些关键技术和策略能够显著提升搜索结果的精准度和关联度？

在构建全文搜索引擎时，确保搜索结果的精准度和关联度是提升用户体验的关键。为了达到这一目标，可以采取以下技术和策略：

参考资源链接：[大数据时代下Java实现的精准搜索引擎设计与深度研究](https://wenku.csdn.net/doc/7rke3gqszn?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **深度索引构建**：使用Lucene创建倒排索引，这种索引结构能够快速检索关键词出现的位置。为了提升精准度，需要对文本进行词干提取、同义词处理、停用词过滤等预处理操作。

2. **向量化查询与索引**：采用TF-IDF（词频-逆文档频率）算法对文本进行向量化处理，提高关键词的相关性评分，从而在搜索时提供更准确的结果。

3. **查询扩展**：通过查询扩展技术，如使用WordNet或同义词词典来扩大搜索词汇，可以增加返回结果的覆盖度，同时保持高关联度。

4. **排序算法**：采用PageRank或BM25等排名算法，这些算法能够根据文档的重要性和关键词的相关性对搜索结果进行排序，使用户最先看到最相关的文档。

5. **机器学习优化**：利用机器学习技术，如朴素贝叶斯或支持向量机（SVM），对用户行为进行学习，以预测和优化搜索结果的相关性。

6. **用户反馈机制**：允许用户对搜索结果进行评分或标记不相关，通过这些反馈信息来调整算法，使搜索引擎更加了解用户的个性化需求。

7. **多维度分析**：结合用户查询的上下文信息，如用户地理位置、历史搜索行为和时间因素，以多维度分析提高搜索结果的相关性。

通过这些技术的应用和策略的实施，可以在Java环境下利用Lucene库构建出一个既快速又准确的全文搜索引擎。为了进一步深入理解和掌握这些技术，推荐您查看《大数据时代下Java实现的精准搜索引擎设计与深度研究》一书。本书详细介绍了搜索引擎的设计与实现过程，对于解决当前问题有直接的指导意义，同时提供了丰富的实战案例和技术深度，帮助您在构建搜索引擎的道路上走得更远。

参考资源链接：[大数据时代下Java实现的精准搜索引擎设计与深度研究](https://wenku.csdn.net/doc/7rke3gqszn?spm=1055.2569.3001.10343)