lucene4.3—索引的建立

本文详细介绍了使用Lucene进行全文搜索框架的基本步骤,包括创建索引目录、配置索引写入器、创建文档对象并添加字段,以及最终的索引建立过程。通过代码实现展示了如何在内存或硬盘上创建索引,并提供了生成索引后的执行结果作为验证。

很早就对lucene这个基于java的apache开源全文搜索框架有过初步的学习了,但是由于学习等各种原因,迟迟都没有发表一些博文,今天就贴出一些博主的一些学习笔记,希望对lucene有兴趣的博友指点指点。

 

对于学习lucene这个全文搜索框架,第一步,要学会建立起索引:

package lucene;

import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

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.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class Lucene {

	/**
	 * 建立索引
	 * @throws IOException 
	 */
	
	public void index() throws IOException 
	{
		//1、创建directory
		Directory directory=new RAMDirectory(); //创建内存索引
				
		Directory directory2=FSDirectory.open(new File("E:/lucene/index01")); //索引创建于硬盘中
				
		//2、创建indexWriter
				
		//创建IndexWriterConfig,从中文名可以看出,这个是IndexWriter的配置类, 有两个参数,第一个是版本号,第二个是分词器
		IndexWriterConfig iwc =new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_43,new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_43));
				
		IndexWriter iw=new IndexWriter(directory2,iwc);
				
		//3、创建document对象
		
		Document document;
				
		//4、为document对象添加Field域
				
		//创建文件夹,文件夹里面有三个文档
		File f=new File("E:/lucene/luceneexamplefile");
				
		//遍历文件夹里面的三个文档,为每个文档添加索引域,即建立当前这篇文档的索引
		for(File file:f.listFiles())
		{
			document= new Document();
			
			document.add(new Field("content",new FileReader(file)));
			document.add(new Field("filename",file.getName(),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));
			document.add(new Field("filepath",file.getAbsolutePath(),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));
			
			
			//5、通过indexWriter将文档添加到索引中
			
			//因为iw是indexWriter,它里面封装了索引创建的目标地方和分词器等等的配置,
			//而且提供了一个封装方法,只要调用这个方法,把这篇文档传进去,即可建立起当前文档的索引
			iw.addDocument(document);
			
		}
				
		//类似于数据库一样,用完要关闭
		iw.close();
		
	}
	
}

 

   上面代码是建立索引的步骤以及代码实现,下面写个测试类:

public class LuceneTest {

	
	@Test
	public void testIndex() throws IOException
	{
		
		Lucene lucene=new Lucene();
		
		lucene.index();
	}
	
}

 

 

这样就可以生成索引了,执行结果如下:


 就这样,索引就建立成功了。

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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