"检索模型是搜索引擎技术中的关键组成部分,特别是在Java领域,如Lucene和Solr这样的开源搜索引擎库中。在 Lucene 中,检索模型主要通过`Similarity`接口来实现,用于衡量文档和查询词的相关性。`Similarity`接口的子类可以根据需求进行扩展,如示例中的`SimilarityOne`类,它重写了`lengthNorm`方法,使得文档长度对相关度评分的影响固定为1。 在实际应用中,开发者可以在创建`IndexWriter`时设置自定义的`Similarity`,例如`similarityOne`,以调整索引和搜索过程中的评分算法。同样,`IndexSearcher`对象也支持设置自定义相似度,以便在整个检索过程中保持一致性。 Lucene 使用了向量空间模型(VSM)来评估匹配查询的文档,这种模型结合了词频(Tf, Term Frequency)和逆文档频率(idf, Inverse Document Frequency)的概念。词频表示词在文档中出现的次数,而逆文档频率则考虑词的普遍性,词越常见,其idf值越低,从而减少其在评分中的影响力。通过这种方式,搜索引擎能够更准确地衡量查询词与文档之间的相关性。 《搜索引擎开发实战:基于Lucene和Solr搜索引擎核心技术与实现》这本书深入介绍了搜索引擎的核心技术,包括全文索引结构与Lucene实现、网络爬虫的原理与应用、索引内容提取等。书中详细讲解了网络爬虫的不同遍历策略,如广度优先和最好优先,以及如何处理URL地址提取、重定向、登录验证等问题。此外,还涉及了网页抓取技术的扩展,如处理JavaScript动态页面、抓取即时信息和暗网等内容,以及爬虫的并发和异步处理,以提高抓取效率。 在索引内容提取部分,书里强调了HTML文件中的文本处理,包括字符集编码问题,这对于正确解析和索引网页内容至关重要。此外,还有Web结构挖掘的探讨,如PageRank和HITS算法的应用,这些都是构建高效搜索引擎不可忽视的技术。 本书围绕Lucene和Solr这两款强大的搜索引擎框架,深入剖析了检索模型和相关技术,对于希望从事搜索引擎开发或优化的Java开发者来说,是一份宝贵的参考资料。"
- 粉丝: 29
- 资源: 3944
- 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
最新资源
- 李兴华Java基础教程:从入门到精通
- U盘与硬盘启动安装教程:从菜鸟到专家
- C++面试宝典:动态内存管理与继承解析
- C++ STL源码深度解析:专家级剖析与关键技术
- C/C++调用DOS命令实战指南
- 神经网络补偿的多传感器航迹融合技术
- GIS中的大地坐标系与椭球体解析
- 海思Hi3515 H.264编解码处理器用户手册
- Oracle基础练习题与解答
- 谷歌地球3D建筑筛选新流程详解
- CFO与CIO携手:数据管理与企业增值的战略
- Eclipse IDE基础教程:从入门到精通
- Shell脚本专家宝典:全面学习与资源指南
- Tomcat安装指南:附带JDK配置步骤
- NA3003A电子水准仪数据格式解析与转换研究
- 自动化专业英语词汇精华:必备术语集锦