91av视频/亚洲h视频/操亚洲美女/外国一级黄色毛片 - 国产三级三级三级三级

  • 大小: 0.74M
    文件類型: .zip
    金幣: 1
    下載: 0 次
    發布日期: 2021-01-29
  • 語言: Java
  • 標簽: Lucene??java??搜索??

資源簡介

簡介

Lucene 是一個開源、高度可擴展的搜索引擎庫,可以從 Apache Software Foundation 獲取。您可以將 Lucene 用于商業和開源應用程序。Lucene 強大的 API 主要關注文本索引和搜索。它可以用于為各種應用程序構建搜索功能,比如電子郵件客戶端、郵件列表、Web 搜索、數據庫搜索等等。Wikipedia、TheServerSide、jGuru 和 LinkedIn 等網站都使用了 Lucene。

Lucene 還為 Eclipse IDE、Nutch(著名的開源 Web 搜索引擎)以及 IBM?、AOL 和 Hewlett-Packard 等公司提供搜索功能。Lucene 已經兼容許多其他編程語言,包括 Perl、Python、C 和 .NET。到 2009 年 7 月 30 日止,用于 Java? 編程語言的最新版 Lucene 為 V2.4.1。

Lucene 功能眾多:

  • 擁有強大、準確、有效的搜索算法。
  • 計算每個文檔匹配給定查詢的分數,并根據分數返回最相關的文檔。
  • 支持許多強大的查詢類型,比如 PhraseQuery、WildcardQuery、RangeQuery、FuzzyQuery、BooleanQuery 等。
  • 支持解析人們輸入的豐富查詢表達式。
  • 允許用戶使用定制排序、過濾和查詢表達式解析擴展搜索行為。
  • 使用基于文件的鎖定機制保護并發索引修改。
  • 允許同時搜索和編制索引。

使用 Lucene 構建應用程序

如圖 1 所示,使用 Lucene 構建功能全面的搜索應用程序主要涉及編制數據索引、搜索數據和顯示搜索結果幾個方面。

圖 1. 使用 Lucene 構建應用程序的步驟

本文從使用 Lucene V2.4.1 和 Java 技術開發的樣例應用程序中挑選了一些代碼片段。示例應用程序為存儲在屬性文件中一組電子郵件文檔編制索引,并展示了如何使用 Lucene 的查詢 API 搜索索引。該示例還讓您熟悉基本的索引操作。

為數據編制索引

Lucene 允許您為任何文本格式的數據編制索引。Lucene 可以用于幾乎任何數據源以及從中提取的文本信息。您可以使用 Lucene 編制索引并搜索 HTML 文檔、Microsoft? Word 文檔、PDF 文件中存儲的數據。編制數據索引的第一步是讓數據變成一個簡單的文本格式。您可以使用定制解析器和數據轉換器實現這一點。

編制索引的過程

編制索引 是將文本數據轉換為有利于快速搜索的格式。這類似于書本后面的索引:為您指出主題在書中出現的位置。

Lucene 將輸入數據存儲在名為逆序 索引的數據結構中, 該數據結構以索引文件集的形式存儲在文件系統或內存中。大部分 Web 搜索引擎都使用逆序索引。它允許用戶執行快速關鍵字查詢,查找匹配給定查詢的文檔。在將文本數據添加到索引前,由分析程序(使用分析過程)進行處理。

分析

分析 是將文本數據轉換為搜索基本單位(稱為項(term))的過程。在分析過程中,文本數據將經歷多項操作:提取單詞、移除通用單詞、忽略標點符號、將單詞變為詞根形式、將單詞變成小寫等等。分析過程發生在編制索引和查詢解析之前。分析將文本數據轉換為標記,這些標記將作為項添加到 Lucene 索引中。

Lucene 有多種內置分析程序,比如 SimpleAnalyzer、StandardAnalyzer、StopAnalyzer、SnowballAnalyzer 等。它們在標記文本和應用過濾器的方式上有所區別。因為分析在編制索引之前移除單詞,它減少了索引的大小,但是不利用精確的查詢過程。您可以使用 Lucene 提供的基本構建塊創建定制分析程序,以自己的方式控制分析過程。表 1 展示了一些內置分析程序及其處理數據的方式。

表 1. Lucene 的內置分析程序
分析程序 對文本數據的操作
WhitespaceAnalyzer 分解空白處的標記
SimpleAnalyzer 分解非字母字符的文本,并將文本轉為小寫形式
StopAnalyzer 移除虛字(stop word)—— 對檢索無用的字,并將文本轉為小寫形式
StandardAnalyzer 根據一種復雜語法(識別電子郵件地址、縮寫、中文、日文、韓文字符、字母數字等等)標記文本
將文本轉為小寫形式
移除虛字

核心索引編制類

Directory表示索引文件存儲位置的抽象類。有兩個常用的子類:
  • FSDirectory— 在實際文件系統中存儲索引的 Directory 實現。該類對于大型索引非常有用。
  • RAMDirectory— 在內存中存儲所有索引的實現。該類適用于較小的索引,可以完整加載到內存中,在應用程序終止之后銷毀。由于索引保存在內存中,所以速度相對較快。
Analyzer正如上文所述,分析程序負責處理文本數據并將其轉換為標記存儲在索引中。在編制索引前,IndexWriter 接收用于標記數據的分析程序。要為文本編制索引,您應該使用適用于該文本語言的分析程序。

默認分析程序適用于英語。在 Lucene 沙盒中還有其他分析程序,包括用于中文、日文和韓文的分析程序。

IndexDeletionPolicy該接口用來實現從索引目錄中定制刪除過時提交的策略。默認刪除策略是 KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy,該策略僅保留最近的提交,并在完成一些提交之后立即移除所有之前的提交。IndexWriter創建或維護索引的類。它的構造函數接收布爾值,確定是否創建新索引,或者打開現有索引。它提供在索引中添加、刪除和更新文檔的方法。

對索引所做的更改最初緩存在內存中,并周期性轉儲到索引目錄。IndexWriter 公開了幾個控制如何在內存中緩存索引并寫入磁盤的字段。對索引的更改對于 IndexReader 不可見,除非調用 IndexWriter 的提交或關閉方法。IndexWriter 創建一個目錄鎖定文件,以通過同步索引更新保護索引不受破壞。IndexWriter 允許用戶指定可選索引刪除策略。

列表 1. 使用 Lucene IndexWriter
//Create instance of Directory where index files will be stored
Directory fsDirectory =  FSDirectory.getDirectory(indexDirectory);
/* Create instance of analyzer, which will be used to tokenize
the input data */
Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();
//Create a new index
boolean create = true;
//Create the instance of deletion policy
IndexDeletionPolicy deletionPolicy = new KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy(); 
indexWriter =new IndexWriter(fsDirectory,standardAnalyzer,create,
	deletionPolicy,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);

將數據添加到索引

將文本數據添加到索引涉及到兩個類。

Field 表示搜索中查詢或檢索的數據片。Field 類封裝一個字段名稱及其值。Lucene 提供了一些選項來指定字段是否需要編制索引或分析,以及值是否需要存儲。這些選項可以在創建字段實例時傳遞。下表展示了 Field 元數據選項的詳細信息。

表 2. Field 元數據選項的詳細信息
選項 描述
Field.Store.Yes 用于存儲字段值。適用于顯示搜索結果的字段 — 例如,文件路徑和 URL。
Field.Store.No 沒有存儲字段值 — 例如,電子郵件消息正文。
Field.Index.No 適用于未搜索的字段 — 僅用于存儲字段,比如文件路徑。
Field.Index.ANALYZED 用于字段索引和分析 — 例如,電子郵件消息正文和標題。
Field.Index.NOT_ANALYZED 用于編制索引但不分析的字段。它在整體中保留字段的原值 — 例如,日期和個人名稱。

Document 是一個字段集合。Lucene 也支持推進文檔和字段,這在給某些索引數據賦予重要性時非常有用。給文本文件編制索引包括將文本數據封裝在字段中、創建文檔、填充字段,使用 IndexWriter 向索引添加文檔。

列表 2 展示向索引添加數據的示例。

列表 2. 向索引添加數據
/*Step 1. Prepare the data for indexing. Extract the data. */

String sender = properties.getProperty("sender");
String date = properties.getProperty("date");
String subject = properties.getProperty("subject");
String message = properties.getProperty("message");
String emaildoc = file.getAbsolutePath();

/* Step 2. Wrap the data in the Fields and add them to a Document */

Field senderField =
	new Field("sender",sender,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);
Field emaildatefield = 
		new Field("date",date,Field.Store.NO,Field.Index.NOT_ANALYZED); 
Field subjectField = 
	new Field("subject",subject,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED);
Field messagefield = 
			new Field("message",message,Field.Store.NO,Field.Index.ANALYZED);
Field emailDocField =
	new Field("emailDoc",emaildoc,Field.Store.YES,
						Field.Index.NO);

Document doc = new Document();
// Add these fields to a Lucene Document
doc.add(senderField);
doc.add(emaildatefield);
doc.add(subjectField);
doc.add(messagefield);
doc.add(emailDocField);

//Step 3: Add this document to Lucene Index.
indexWriter.addDocument(doc);

搜索索引數據

搜索是在索引中查找單詞并查找包含這些單詞的文檔的過程。使用 Lucene 的搜索 API 構建的搜索功能非常簡單明了。本小節討論 Lucene 搜索 API 的主要類。

Searcher

Searcher 是一個抽象基類,包含各種超負荷搜索方法。IndexSearcher 是一個常用的子類,允許在給定的目錄中存儲搜索索引。Search方法返回一個根據計算分數排序的文檔集合。Lucene 為每個匹配給定查詢的文檔計算分數。IndexSearcher 是線程安全的;一個實例可以供多個線程并發使用。

Term

Term 是搜索的基本單位。它由兩部分組成:單詞文本和出現該文本的字段的名稱。Term 對象也涉及索引編制,但是可以在 Lucene 內部創建。

Query 和子類

Query 是一個用于查詢的抽象基類。搜索指定單詞或詞組涉及到在項中包裝它們,將項添加到查詢對象,將查詢對象傳遞到 IndexSearcher的搜索方法。

Lucene 包含各種類型的具體查詢實現,比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分討論 Lucene 查詢 API 的主查詢類。

TermQuery搜索索引最基本的查詢類型。可以使用單個項構建 TermQuery。項值應該區分大小寫,但也并非全是如此。注意,傳遞的搜索項應該與文檔分析得到的項一致,因為分析程序在構建索引之前對原文本執行許多操作。

例如,考慮電子郵件標題 “Job openings for Java Professionals at Bangalore”。假設您使用 StandardAnalyzer 編制索引。現在如果我們使用 TermQuery 搜索 “Java”,它不會返回任何內容,因為本文本應該已經規范化,并通過 StandardAnalyzer 轉成小寫。如果搜索小寫單詞 “java”,它將返回所有標題字段中包含該單詞的郵件。

列表 3. 使用 TermQuery 搜索
//Search mails having the word "java" in the subject field
Searcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDirectory);
Term term = new Term("subject","java");
Query termQuery = new TermQuery(term);	 
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(termQuery,10);
RangeQuery您可以使用 RangeQuery 在某個范圍內搜索。索引中的所有項都以字典順序排列。Lucene 的 RangeQuery 允許用戶在某個范圍內搜索項。該范圍可以使用起始項和最終項(包含兩端或不包含兩端均可)指定。
列表 4. 在某個范圍內搜索
/* RangeQuery example:Search mails from 01/06/2009 to 6/06/2009 
both inclusive */
Term begin = new Term("date","20090601");
Term end = new Term("date","20090606");
Query query = new RangeQuery(begin, end, true);
PrefixQuery您可以使用 PrefixQuery 通過前綴單詞進行搜索,該方法用于構建一個查詢,該查詢查找包含以指定單詞前綴開始的詞匯的文檔。
列表 5. 使用 PrefixQuery 搜索
//Search mails having sender field prefixed by the word 'job'
PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
BooleanQuery您可以使用 BooleanQuery 組合任何數量的查詢對象,構建強大的查詢。它使用 query 和一個關聯查詢的子句,指示查詢是應該發生、必須發生還是不得發生。在 BooleanQuery 中,子句的最大數量默認限制為 1,024。您可以調用 setMaxClauseCount 方法設置最大子句數。
列表 6. 使用 BooleanQuery 進行搜索
// Search mails have both 'java' and 'bangalore' in the subject field
Query query1 = new TermQuery(new Term("subject","java"));
Query query2 = new TermQuery(new Term("subject","bangalore"));
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);
query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);
PhraseQuery您可以使用 PhraseQuery 進行短語搜索。PhraseQuery 匹配包含特定單詞序列的文檔。PhraseQuery 使用索引中存儲的項的位置信息。考慮匹配的項之間的距離稱為 slop。默認情況下,slop 的值為零,這可以通過調用 setSlop 方法進行設置。PhraseQuery 還支持多個項短語。
列表 7. 使用 PhraseQuery 進行搜索
/* PhraseQuery example: Search mails that have phrase 'job opening j2ee'
   in the subject field.*/
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.setSlop(1);
query.add(new Term("subject","job"));
query.add(new Term("subject","opening"));
query.add(new Term("subject","j2ee"));
WildcardQueryWildcardQuery 實現通配符搜索查詢,這允許您搜索 arch*(可以查找包含 architect、architecture 等)之類的單詞。使用兩個標準通配符:
  • * 表示零個以上
  • ? 表示一個以上
如果使用以通配符查詢開始的模式進行搜索,則可能會引起性能的降低,因為這需要查詢索引中的所有項以查找匹配文檔。
列表 8. 使用 WildcardQuery 進行搜索
//Search for 'arch*' to find e-mail messages that have word 'architect' in the subject
field./
Query query = new WildcardQuery(new Term("subject","arch*"));
FuzzyQuery您可以使用 FuzzyQuery 搜索類似項,該類匹配類似于指定單詞的單詞。類似度測量基于 Levenshtein(編輯距離)算法進行。在列表 9 中,FuzzyQuery 用于查找與拼錯的單詞 “admnistrtor” 最接近的項,盡管這個錯誤單詞沒有索引。
列表 9. 使用 FuzzyQuery 進行搜索
/* Search for emails that have word similar to 'admnistrtor' in the
subject field. Note we have misspelled admnistrtor here.*/
Query query = new FuzzyQuery(new Term("subject", "admnistrtor"));
QueryParserQueryParser 對于解析人工輸入的查詢字符非常有用。您可以使用它將用戶輸入的查詢表達式解析為 Lucene 查詢對象,這些對象可以傳遞到 IndexSearcher 的搜索方法。它可以解析豐富的查詢表達式。 QueryParser 內部將人們輸入的查詢字符串轉換為一個具體的查詢子類。您需要使用反斜杠(\)將 *、? 等特殊字符進行轉義。您可以使用運算符 AND、OR 和 NOT 構建文本布爾值查詢。
列表 10. 搜索人工輸入的查詢表達式
QueryParser queryParser = new QueryParser("subject",new StandardAnalyzer());
// Search for emails that contain the words 'job openings' and '.net' and 'pune'
Query query = queryParser.parse("job openings AND .net AND pune");

顯示搜索結果

IndexSearcher 返回一組對分級搜索結果(如匹配給定查詢的文檔)的引用。您可以使用 IndexSearcher 的搜索方法確定需要檢索的最優先搜索結果數量。可以在此基礎上構建定制分頁。您可以添加定制 Web 應用程序或桌面應用程序來顯示搜索結果。檢索搜索結果涉及的主要類包括 ScoreDoc 和 TopDocs。

ScoreDoc搜索結果中包含一個指向文檔的簡單指針。這可以封裝文檔索引中文檔的位置以及 Lucene 計算的分數。TopDocs封裝搜索結果以及 ScoreDoc 的總數。

以下代碼片段展示了如何檢索搜索結果中包含的文檔。

列表 11. 展示搜索結果
/* First parameter is the query to be executed and 
   second parameter indicates the no of search results to fetch */
   TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,20);	
   System.out.println("Total hits " topDocs.totalHits);

   // Get an array of references to matched documents
   ScoreDoc[] scoreDosArray = topDocs.scoreDocs;	
   for(ScoreDoc scoredoc: scoreDosArray){
      //Retrieve the matched document and show relevant details
      Document doc = indexSearcher.doc(scoredoc.doc);
      System.out.println("\nSender: " doc.getField("sender").stringValue());
      System.out.println("Subject: " doc.getField("subject").stringValue());
      System.out.println("Email file location: "
					 doc.getField("emailDoc").stringValue());	
   }

基本的索引操作

基本的索引操作包括移除和提升文檔。

從索引中移除文檔

應用程序常常需要使用最新的數據更新索引并移除較舊的數據。例如,在 Web 搜索引擎中,索引需要定期更新,因為總是需要添加新網頁,移除不存在的網頁。Lucene 提供了 IndexReader 接口允許您對索引執行這些操作。

IndexReader 是一個提供各種方法訪問索引的抽象類。Lucene 內部引用文檔時使用文檔編號,該編號可以在向索引添加或從中移除文檔時更改。文檔編號用于訪問索引中的文檔。IndexReader 不得用于更新目錄中的索引,因為已經打開了 IndexWriter。IndexReader 在打開時總是搜索索引的快照。對索引的任何更改都可以看到,直到再次打開 IndexReader。使用 Lucene 重新打開它們的 IndexReader 可以看到最新的索引更新。

列表 12. 從索引中刪除文檔
// Delete all the mails from the index received in May 2009.
IndexReader indexReader = IndexReader.open(indexDirectory);
indexReader.deleteDocuments(new Term("month","05"));
//close associate index files and save deletions to disk
indexReader.close();

提升文檔和字段

有時您需要給某些索引數據更高的重要級別。您可以通過設置文檔或字段的提升因子實現這一點。默認情況下,所有文檔和字段的默認提升因子都是 1.0。

列表 13. 提升字段
if(subject.toLowerCase().indexOf("pune") != -1){
// Display search results that contain pune in their subject first by setting boost factor
	subjectField.setBoost(2.2F);
}
//Display search results that contain 'job' in their sender email address
if(sender.toLowerCase().indexOf("job")!=-1){	
	luceneDocument.setBoost(2.1F);
}

擴展搜索

Lucene 提供一個稱為排序 的高級功能。您可以根據指示文檔在索引中相對位置的字段對搜索結果進行排序。用于排序的字段必須編制索引但不得標記。搜索字段中可以放入 4 種可能的項值:整數值、long 值、浮點值和字符串。

還可以通過索引順序排序搜索結果。Lucene 通過降低相關度(比如默認的計算分數)對結果排序。排序的順序是可以更改的。

列表 14. 排序搜索結果
/* Search mails having the word 'job' in subject and return results
   sorted by sender's email in descending order.
 */
SortField sortField = new SortField("sender", true);	
Sort sortBySender = new Sort(sortField);
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
TopFieldDocs topFieldDocs = 
			indexSearcher.search(query,null,20,sortBySender);
//Sorting by index order
topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,Sort.INDEXORDER);

Filtering 是限制搜索空間,只允許某個文檔子集作為搜索范圍的過程。您可以使用該功能實現對搜索結果進行再次搜索,或者在搜索結果上實現安全性。Lucene 帶有各種內置的過濾器,比如 BooleanFilter、CachingWrapperFilter、ChainedFilter、DuplicateFilter、PrefixFilter、QueryWrapperFilter、RangeFilter、RemoteCachingWrapperFilter、SpanFilter 等。Filter 可以傳遞到 IndexSearcher 的搜索方法,以過濾匹配篩選標準的篩選文檔。

列表 15. 篩選搜索結果
/*Filter the results to show only mails that have sender field 
prefixed with 'jobs' */
Term prefix = new Term("sender","jobs");
Filter prefixFilter = new PrefixFilter(prefix);
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
indexSearcher.search(query,prefixFilter,20);

結束語

Lucene 是來自 Apache 的一個非常流行的開源搜索庫, 它為應用程序提供了強大的索引編制和搜索功能。它提供了一個簡單易用的 API,只需要稍微了解索引編制和搜索的原理即可使用。在本文中,您學習了 Lucene 架構及其核心 API。

Lucene 為許多知名網站和組織提供了各種強大的搜索功能。它還兼容許多其他編程語言。Lucene 有一個活躍的大型技術用戶社區。如果您需要一些易用、可擴展以及高性能的開源搜索庫,Apache Lucene 是一個極佳的選擇。

資源截圖

代碼片段和文件信息

package?example.lucene;

import?java.io.File;
import?java.io.FileInputStream;
import?java.io.FileNotFoundException;
import?java.io.IOException;
import?java.util.Properties;

import?org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import?org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import?org.apache.lucene.document.Document;
import?org.apache.lucene.document.Field;
import?org.apache.lucene.index.IndexDeletionPolicy;
import?org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import?org.apache.lucene.index.KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy;
import?org.apache.lucene.store.Directory;
import?org.apache.lucene.store.FSDirectory;

/**
?*?This?class?reads?the?input?files?from?the?data?directory?creates?indexes
?*?and?writes?them?in?the?index?directory
?*?@author?Amol
?*
?*/
public?class?Index

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????296??2009-08-03?10:07??Lucene\.classpath
?????文件?????????382??2009-08-03?10:07??Lucene\.project
?????文件????????4724??2009-08-03?10:07??Lucene\bin\example\lucene\Indexer.class
?????文件???????10611??2009-08-03?10:07??Lucene\bin\example\lucene\LuceneDemo.class
?????文件?????????260??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc1.properties
?????文件?????????311??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc2.properties
?????文件?????????277??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc3.properties
?????文件?????????312??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc4.properties
?????文件?????????269??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc5.properties
?????文件?????????287??2009-08-03?10:07??Lucene\datadir\doc6.properties
?????文件????????1608??2009-08-03?10:07??Lucene\indexdir\_d.cfs
?????文件?????????867??2009-08-03?10:07??Lucene\indexdir\_d.cfx
?????文件???????????9??2009-08-03?10:07??Lucene\indexdir\_d_1.del
?????文件??????????20??2009-08-03?10:07??Lucene\indexdir\segments.gen
?????文件??????????62??2009-08-03?10:07??Lucene\indexdir\segments_16
?????文件??????822794??2009-08-03?10:07??Lucene\lib\lucene-core-2.4.1.jar
?????文件????????5239??2009-08-03?10:07??Lucene\src\example\lucene\Indexer.java
?????文件???????12318??2009-08-03?10:07??Lucene\src\example\lucene\LuceneDemo.java

評論

共有 條評論