没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Lucene 3.0详解:原理与代码深度剖析
Lucene 3.0详解:原理与代码深度剖析
需积分: 47 14 下载量 112 浏览量
更新于2024-07-21
收藏 8.75MB PDF 举报
"Lucene 3.0 原理与代码分析完整版" 是一篇详尽的教程,由作者 forfuture1978 在 JavaEye 网站上分享,旨在深入解析 Lucene 3.0 的核心原理和代码实现。Lucene 是一个广泛应用于全文搜索引擎的开源库,尤其在大数据处理和信息检索领域有着重要地位。本文档涵盖了多个关键知识点: 1. 全文检索原理:章节1.1至1.4介绍了Lucene的基础,包括全文检索的工作机制,如倒排索引(Inverted Index)的概念,以及索引文件的结构和组成部分。 2. 索引过程:1.6至1.10部分详细剖析了Lucene如何将文本数据转换为索引,涉及文档分割、字段处理、倒排索引构建等步骤。 3. 段合并:在1.11节,作者解释了段的合并过程,这是为了优化存储效率和查询性能。 4. 打分公式:1.12节探讨了Lucene的搜索评分算法,这直接影响到搜索结果的相关性和排序。 5. 搜索过程解析:从1.13至1.19,作者逐步揭示了搜索阶段的细节,包括查询词匹配、得分计算、文档排名等步骤。 6. 搜索过程扩展:最后一部分(1.20及后续)可能涵盖了更高级的主题,如查询优化、布尔运算、范围查询等高级搜索策略。 整个系列文章共分为550页,提供了一个全面的学习路径,适合对搜索引擎技术和Lucene技术感兴趣的开发者深入理解其工作原理和内部实现。通过阅读这篇教程,读者可以掌握Lucene 3.0的核心技术,并将其应用于实际项目中,提升搜索质量和性能。
资源详情
资源推荐
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9206071/bg10.jpg)
其次对于人与人之间的关系,不同的要素重要性不同,性格,信仰,爱好可能重要些,衣着,高矮,胖瘦可能
就不那么重要了,所以具有相同或相似性格,信仰,爱好的人比较容易成为好的朋友,然而衣着,高矮,胖瘦
不同的人,也可以成为好的朋友。
因而判断人与人之间的关系,首先要找出哪些要素对人与人之间的关系最重要,比如性格,信仰,爱好。其次
要判断两个人的这些要素之间的关系,比如一个人性格开朗,另一个人性格外向,一个人信仰佛教,另一个信
仰上帝,一个人爱好打篮球,另一个爱好踢足球。我们发现,两个人在性格方面都很积极,信仰方面都很善
良,爱好方面都爱运动,因而两个人关系应该会很好。
我们再来看看公司之间的关系吧。
首先看一个公司,有很多人组成,如总经理,经理,首席技术官,普通员工,保安,门卫等。
其次对于公司与公司之间的关系,不同的人重要性不同,总经理,经理,首席技术官可能更重要一些,普通员
工,保安,门卫可能较不重要一点。所以如果两个公司总经理,经理,首席技术官之间关系比较好,两个公司
容易有比较好的关系。然而一位普通员工就算与另一家公司的一位普通员工有血海深仇,怕也难影响两个公司
之间的关系。
因而判断公司与公司之间的关系,首先要找出哪些人对公司与公司之间的关系最重要,比如总经理,经理,首
席技术官。其次要判断这些人之间的关系,不如两家公司的总经理曾经是同学,经理是老乡,首席技术官曾是
创业伙伴。我们发现,两家公司无论总经理,经理,首席技术官,关系都很好,因而两家公司关系应该会很
好。
分析了两种关系,下面看一下如何判断文档之间的关系了。
首先,一个文档有很多词(Term)组成,如search, lucene, full-text, this, a, what等。
其次对于文档之间的关系,不同的Term重要性不同,比如对于本篇文档,search, Lucene, full-text就相对重要
一些,this, a , what可能相对不重要一些。所以如果两篇文档都包含search, Lucene,fulltext,这两篇文档的
相关性好一些,然而就算一篇文档包含this, a, what,另一篇文档不包含this, a, what,也不能影响两篇文档的
相关性。
因而判断文档之间的关系,首先找出哪些词(Term)对文档之间的关系最重要,如search, Lucene, fulltext。然
后判断这些词(Term)之间的关系。
找出词(Term)对文档的重要性的过程称为计算词的权重(Term weight)的过程。
http://forfuture1978.javaeye.com
1.1 Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理
第 16 / 550 页
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9206071/bg11.jpg)
计算词的权重(term weight)有两个参数,第一个是词(Term),第二个是文档(Document)。
词的权重(Term weight)表示此词(Term)在此文档中的重要程度,越重要的词(Term)有越大的权重(Term
weight),因而在计算文档之间的相关性中将发挥更大的作用。
判断词(Term)之间的关系从而得到文档相关性的过程应用一种叫做向量空间模型的算法(Vector Space
Model)。
下面仔细分析一下这两个过程:
1. 计算权重(Term weight)的过程。
影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素:
• Term Frequency (tf):即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
• Document Frequency (df):即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
容易理解吗?词(Term)在文档中出现的次数越多,说明此词(Term)对该文档越重要,如“搜索”这个词,在本
文档中出现的次数很多,说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇英语文档中,this出现的次数更多,
就说明越重要吗?不是的,这是由第二个因素进行调整,第二个因素说明,有越多的文档包含此词(Term), 说明
此词(Term)太普通,不足以区分这些文档,因而重要性越低。
这也如我们程序员所学的技术,对于程序员本身来说,这项技术掌握越深越好(掌握越深说明花时间看的越
多,tf越大),找工作时越有竞争力。然而对于所有程序员来说,这项技术懂得的人越少越好(懂得的人少df
小),找工作越有竞争力。人的价值在于不可替代性就是这个道理。
道理明白了,我们来看看公式:
这仅仅只term weight计算公式的简单典型实现。实现全文检索系统的人会有自己的实现,Lucene就与此稍有
不同。
http://forfuture1978.javaeye.com
1.1 Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理
第 17 / 550 页
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9206071/bg12.jpg)
2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程,也即向量空间模型的算法(VSM)。
我们把文档看作一系列词(Term),每一个词(Term)都有一个权重(Term weight),不同的词(Term)根据自己在
文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。
于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。
Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
同样我们把查询语句看作一个简单的文档,也用向量来表示。
Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中,每个词(term)是一维。
如图:
http://forfuture1978.javaeye.com
1.1 Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理
第 18 / 550 页
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9206071/bg13.jpg)
我们认为两个向量之间的夹角越小,相关性越大。
所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分,夹角越小,余弦值越大,打分越高,相关性越大。
有人可能会问,查询语句一般是很短的,包含的词(Term)是很少的,因而查询向量的维数很小,而文档很长,
包含词(Term)很多,文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢?
在这里,既然要放到相同的向量空间,自然维数是相同的,不同时,取二者的并集,如果不含某个词(Term)
时,则权重(Term Weight)为0。
相关性打分公式如下:
举个例子,查询语句有11个Term,共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight),如下表格。
t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11
D1 0 0 .477 0 .477 .176 0 0 0 .176 0
D2 0 .176 0 .477 0 0 0 0 .954 0 .176
D3 0 .176 0 0 0 .176 0 0 0 .176 .176
Q 0 0 0 0 0 .176 0 0 .477 0 .176
于是计算,三篇文档同查询语句的相关性打分分别为:
http://forfuture1978.javaeye.com
1.1 Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理
第 19 / 550 页
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9206071/bg14.jpg)
于是文档二相关性最高,先返回,其次是文档一,最后是文档三。
到此为止,我们可以找到我们最想要的文档了。
说了这么多,其实还没有进入到Lucene,而仅仅是信息检索技术(Information retrieval)中的基本理论,然而当
我们看过Lucene后我们会发现,Lucene是对这种基本理论的一种基本的的实践。所以在以后分析Lucene的文
章中,会常常看到以上理论在Lucene中的应用。
在进入Lucene之前,对上述索引创建和搜索过程所一个总结,如图:
此图参照http://www.lucene.com.cn/about.htm中文章《开放源代码的全文检索引擎Lucene》
1. 索引过程:
1) 有一系列被索引文件
http://forfuture1978.javaeye.com
1.1 Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理
第 20 / 550 页
剩余549页未读,继续阅读
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/9b5bf604d81b456c94d475b871f9627f_qq_23207163.jpg!1)
qq_23207163
- 粉丝: 1
- 资源: 28
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)