Lucene搜索引擎优化：结合PageRank与DirectHit的算法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于Lucene的搜索引擎的应用与研究，作者是花洁，导师是王大震，属于计算机应用技术专业。论文深入研究了搜索引擎技术和Lucene库，提出了改进的页面优先算法以提升搜索性能，并在.NET平台上实现了基于Lucene的搜索引擎解决方案。" 基于Lucene的搜索引擎应用与研究是针对当前网络信息爆炸性增长背景下，如何高效检索有价值信息的需求提出的。搜索引擎作为解决这一问题的关键工具，其技术发展不断推进，未来将不仅局限于互联网，还将在本地网络、企业内部网络和无线网络等领域发挥作用。 Lucene是Apache软件基金会的一个开放源代码项目，它提供了一个高性能、全文本搜索库。论文首先介绍了搜索引擎的基本概念和工作原理，包括信息采集、索引构建和查询处理等环节，强调了索引和搜索技术在搜索引擎中的核心地位，并讨论了衡量搜索引擎性能的关键指标。 接着，论文详细探讨了Lucene的全文索引和检索机制，特别是对于中文处理，讨论了中文分词技术的重要性。由于Lucene的原生页面优先算法存在局限，论文提出了一种新的综合算法，结合PageRank和DirectHit算法，并考虑了页面的层次结构，旨在提升搜索性能和准确度。 基于这些关键技术，作者选择了.NET开发平台，设计并实现了基于Lucene的搜索引擎系统。这个系统展示了如何利用Lucene和改进的页面优先算法来构建一个有效的搜索解决方案。在论文的最后部分，作者对实现过程中所使用的技术和策略进行了总结，为未来优化搜索引擎提供了方向和方法，以进一步提升搜索引擎的工作效率。 关键词涵盖搜索引擎技术的核心元素，包括搜索引擎本身、Lucene库以及改进的页面优先算法，这些关键词反映了论文研究的重点和创新点。这篇论文的研究成果对于理解Lucene搜索引擎的实现机制，以及如何通过算法优化提升搜索质量具有重要的理论和实践价值。