Lucene 4.7 --高亮显示

jar

lucene-analyzers-common-4.7.0.jar
lucene-analyzers-smartcn-4.7.0.jar
lucene-core-4.7.0.jar
lucene-queryparser-4.7.0.jar
lucene-memory-4.7.0.jar
lucene-queries-4.7.0.jar
lucene-highlighter-4.7.0.jar

 

先一段查询代码

Set<String> fields = new HashSet<String>();  
fields.add("carId");  
fields.add("carName");  
  
org.apache.lucene.document.Document document = searcher.doc(scoreDoc.doc, fields);  
CarVO resultVO = new CarVO();  
resultVO.setCarId(document.getValues("carId")[0]);  
resultVO.setCarName(document.getValues("carName")[0]);  
return resultVO; 

在这里,如果说我们通过carName搜索到了某个car,那么我们希望能够高亮显示这个carName中匹配的值,那么就对这个resultVO中setCarName时进行高亮处理,方法如下:

这样调用:

resultVO.setCarName(highlightFormat(document.getValues("carName")[0],"carName",query,scoreDoc,document));

 

实现方法:

private String highlightFormat(String value, String field,   
            Query query, ScoreDoc scoreDoc, Document document) throws Exception {  
          
        QueryScorer scorer  = new QueryScorer(query,field);       
        SimpleHTMLFormatter hlightFormater = new SimpleHTMLFormatter("<span class=\"hlight\">", "</span>");  
        Highlighter hl = new Highlighter(hlightFormater,scorer);  
        hl.setTextFragmenter(new SimpleSpanFragmenter(scorer));   
        TokenStream stream  = TokenSources.getAnyTokenStream(  
                searcher.getIndexReader(), scoreDoc.doc, field, document, analyzer);  
          
        String valueWithHighlight = hl.getBestFragment(stream, value);    
        return valueWithHighlight;  
    } 

searcher就是IndexSearcher,anlyzer是分词器,这个我一般都作为静态变量长时间持有

其余的这一“大堆”东西我并不打算做太多说明,一则是这里和原来的版本变化不大,二是基本按照这些点已经足够满足基本的开发应用需求了,唯一需要大家关注的,也需要大家自己处理得,就是

SimpleHTMLFormatter hlightFormater = new SimpleHTMLFormatter("<span class=\"hlight\">", "</span>");  

当然这里提醒一句,如果是你的carName这种属性是可以让用户自定义输入的,请一定要注意对注入攻击的拦截

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hwaggLee/p/4440516.html

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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