Lucene笔记---全文检索引擎工具包

本文介绍如何使用Lucene创建全文检索索引及进行检索操作。首先通过Java代码示例展示创建索引的过程,包括配置分词器、索引路径、文档字段等;接着演示了检索流程,包括索引读取、查询解析及结果输出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Lucene是apache软件基金会 jakarta项目组的一个子项目,是一个开源的全文检索引擎工具包



Lucene的数学模型:倒排表(反向索引:从词元到文档的索引)


Lucene的文件结构:

  • 索引:一个索引放在一个文件夹中

    • 段:一个索引可以有很多段,段与段之间是独立的,添加新的文档可能产生新段,不同的段可以合并成新段

      • 文档:文档是创建索引的基本单位,不同文档保存在不同段中,一个段可以包含多个文档

        • 域:一个文档可以包含不同类型的信息,可以拆分开索引

          • 词元:词是索引的最小单位,是经过词法分析和语言处理后的数据



JAVA实现demo

创建索引:

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public class Lucene01 {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();  //创建标准分词器
        IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);  //根据分词器创建索引配置对象
        indexWriterConfig.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);  //设置索引配置对象打开索引的方式为:无则新建有则追加
        Directory directory = null;
        directory = FSDirectory.open(Paths.get("D://index/test")); //创建索引所在目录对象
        IndexWriter indexWriter = null;
        indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);// 根据目录,索引写配置对象创建索引写对象
        Document doc1 = new Document();  //创建文档对象
        doc1.add(new StringField("id""abcdef", Store.YES)); //插入域
        doc1.add(new TextField("content""巫巫巫巫巫,啦啦啦啦啦啦啦啦", Store.YES));
        doc1.add(new IntField("num"1, Store.YES));
        indexWriter.addDocument(doc1);  //向索引写对象添加文档对象
        indexWriter.commit();  //提交,创建索引
        indexWriter.close(); //关闭索引写对象
        directory.close();  //关闭文件目录,释放资源
    }
 
}

代码步骤:

步骤 关键类
1.创建分词器 Analyzer
2.创建索引配置,并设置索引打开模式 IndexWriterConfig
3.创建索引路径对象 Director   FSDirector   Paths
4.创建索引对象 IndexWriter
5.创建文档对象,向文档添加域对象 Document  StringField  TextField  IntField
6.提交索引创建请求,并释放资源  


检索索引:

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public static void main(String[] args) throws Exception {
        Directory directory = null
        directory = FSDirectory.open(Paths.get("D://index/test"));  //指定索引文件所在目录
        DirectoryReader directoryReader = DirectoryReader.open(directory); //创建索引读对象
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directoryReader);  //创建索引检索对象
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();  //选择相应的分词器并创建,这里为标准分词,必须与创建索引时选用的分词器一致
        QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);   //创建索引查询对象
        Query query = parser.parse("巫");           //由索引查询对象获得查询条件对象
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);  //通过索引检索对象检索与查询条件相关的前10个文档
        if (topDocs != null) { 
            System.out.println("符合条件的文档总数: " + topDocs.totalHits); //匹配文档总数
            for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) { //topDocs.scoreDocs是数组对象
                Document doc = searcher.doc(topDocs.scoreDocs[i].doc); //topDocs.scoreDocs[i].doc是个Int值,表示当前文档Index
                System.out.println(doc.get("id")); //获得该文档的id域
                System.out.println(doc.get("content"));
            }
        }
    }





标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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