Lucene全文检索入门

什么是全文检索

我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。
结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库。
非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如word文档等磁盘上的文件
结构化数据搜索

常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现,通常都是使用sql语句进行查询,而且能很快的得到查询结果。

非结构化数据查询方法

1.顺序扫描法
就是一个文档一个文档的看

2.全文检索
将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引。
这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

实现全文检索

可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。

Lucene实现全文检索的流程

创建索引

获得原始文档

原始文档是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等
从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息,这个过程就是信息采集,信息采集的目的是为了对原始内容进行索引

创建文档对象

获取原始内容的目的是为了索引,在索引前需要将原始内容创建成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),域中存储内容。
我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document,Document中包括一些Field(file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容。
每个Document可以有多个Field,不同的Document可以有不同的Field,同一个Document可以有相同的Field(域名和域值都相同)每个文档都有一个唯一的编号,就是文档id。

分析文档

将原始内容创建为包含域(Field)的文档(document),需要再对域中的内容进行分析,分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元,可以将语汇单元理解为一个一个的单词。
每个单词叫做一个Term,不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名,另一部分是单词的内容。

创建索引

对所有文档分析得出的语汇单元进行索引,索引的目的是为了搜索,最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document(文档)。
建索引是对语汇单元索引,通过词语找文档,这种索引的结构叫倒排索引结构。
倒排索引结构也叫反向索引结构,包括索引和文档两部分,索引即词汇表,它的规模较小,而文档集合较大。

查询索引

创建查询

查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)。

执行查询

搜索索引过程:
根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引,从而找到索引所链接的文档链表。

java代码实现

创建索引库

@Test
    public void createIndex() throws Exception{
         //创建一个director对象,指定索引库保存位置
        //把索引库保存到内存中
        //Directory directory=new RAMDirectory();
        //把索引库保存到磁盘
        Directory directory= FSDirectory.open(new File("E:\\Download\\index").toPath());
        //基于director对象创建一个IndexWriter对象
        //使用中文分析器
        IndexWriterConfig config=new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
        IndexWriter indexWriter=new IndexWriter(directory,config);
        //读取磁盘上的文件,对应每个文件创建一个文档对象
        File dir=new File("E:\\Download\\Lucene\\lucene\\searchsource");
        //获取文件列表
        File[] files = dir.listFiles();
         for(File f:files){
             //取文件名
             String fileName = f.getName();
             //取文件路径
             String filePath = f.getPath();
             //文件的内容
             String fileContent = FileUtils.readFileToString(f, "utf-8");
             //文件大小
             long fileSize  = FileUtils.sizeOf(f);
           //创建Field
             //参数一 域的名称 参数二 域的内容 参数三 是否存储
             Field fieldName=new TextField("name",fileName,Field.Store.YES);
            // Field fieldPath=new TextField("path",filePath,Field.Store.YES);
             Field fieldPath=new StoredField("path",filePath);
             Field fieldContent=new TextField("content",fileContent,Field.Store.YES);
             //Field fielSize=new TextField("size",fileSize+"",Field.Store.YES);
              //存储长整型  仅作运算  不存储
             Field fielSizeValue=new LongPoint("size",fileSize);
             //如果存储  存储值  只存储
             Field fielSizeStore=new StoredField("size",fileSize);
             //创建文档对象
             Document document=new Document();
             //向文档对象中添加域
             document.add(fieldName);
             document.add(fieldPath);
             document.add(fieldContent);
             //document.add(fielSize);
             document.add(fielSizeValue);
             document.add(fielSizeStore);
             //把文档对象写入索引库
             indexWriter.addDocument(document);
         }
        //关闭indexwriter对象
            indexWriter.close();
    }

查询索引


    @Test
    public void serchIndex() throws Exception{
         //1.创建一个Director对象,指定索引库的位置
        Directory directory= FSDirectory.open(new File("E:\\Download\\index").toPath());
        //2.创建一个IndexReader对象
    IndexReader indexReader=DirectoryReader.open(directory);
        //3.创建一个IndexSearcher对象,构造方法中的参数indexReader对象
      IndexSearcher indexSearcher=new IndexSearcher(indexReader);
        //4.创建一个Query对象TerQuery
           Query query=new TermQuery(new Term("content","spring"));
        //5.执行查询得到一个TopDocs对象
        //参数一查询对象 参数二 查询结果返回的最大记录数
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        //6.取查询结果的总记录条数
        System.out.println("查询总记录数"+topDocs.totalHits);
        //7.取文档列表
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        //8.打印文档中的内容
        for (ScoreDoc doc:scoreDocs ) {
            //取文档id
            int docId = doc.doc;
            //根据id取文档对象
            Document document = indexSearcher.doc(docId);
            System.out.println(document.get("name"));
            System.out.println(document.get("path"));
            System.out.println(document.get("size"));
          //  System.out.println(document.get("content"));
            System.out.println("-----------------------------------");
        }
        indexReader.close();
    }
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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