lucene7.5学习笔记（三）文章相似性检索

最新推荐文章于 2024-07-21 19:49:57 发布

哈喽沃的

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分类专栏： lucene7.5 文章标签： lucene7.5 相似性检索

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tczhoulan/article/details/95341169

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本文介绍了如何使用lucene7.5进行文章相似性检索，通过TF-IDF算法计算关键字向量，并利用余弦相似度确定文章间相似度。详细讲解了建立向量索引和查询的相关配置，以及在实际应用中如何处理document id的问题。同时，作者提到在实现搜索词提示功能时遇到的挑战，尤其是拼音支持和分词提示的难题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

时隔四个月我又回来继续填之前说好要写的关于lucene的坑了，按照之前的安排在第三节中应该是介绍如何通过lucene实现搜索词提示的，但是目前我所实现的搜索词提示过于简单，连基本的根据拼音进行中文提示都无法实现，因此这里我改一下顺序先介绍一下如何通过lucene实现文章的相似性检索。

文章的相似性检索就是对比两篇文章的相似程度，这个功能的应用非常广泛，例如在亚马逊上通过对比得知A和B两本书的十分相似，那么自然而然的可以想到给购买的A的读者推荐B时读者购买的概率会很大。目前运用比较多的实现相似性检索的方法是通过TF-IDF算法计算文章的关键字向量，然后通过余弦相似度方法计算文章间的相似值（这只是一种目前比较常用也比较简单的方法，具体lucene7.5中是否就是用了这种方法来实现的我也不知道，这里提一下只是因为我想卖弄一下而已）。

通过lucene7.5进行相似性检索首先要对需要进行相似性计算的数据建立向量索引，具体代码如下。

public static void createIndex(String value) throws IOException {
	String indexDirectoryPath = "D:/similar/";
	// 读取需要索引的文件到Lucene的目录类中，新版的Lucene只支持IO2中的Path类型的变量了。
	Directory indexDirectory = FSDirectory.open(Paths.get(indexDirectoryPath));
	// 创建分词器，这里使用的是SmartChineseAnalyzer分词器，可以根据具体需要使用其他分词器。
	Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
	// 新版的Lucene中索引创建类只接收IndexWriter

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