• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            為生存而奔跑

               :: 首頁 :: 聯系 :: 聚合  :: 管理
              271 Posts :: 0 Stories :: 58 Comments :: 0 Trackbacks

            留言簿(5)

            我參與的團隊

            搜索

            •  

            積分與排名

            • 積分 - 326969
            • 排名 - 74

            最新評論

            閱讀排行榜

            評論排行榜

            轉:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-lucene1/
            本文首先介紹了Lucene的一些基本概念,然后開發了一個應用程序演示了利用Lucene建立索引并在該索引上進行搜索的過程。

            Lucene 簡介

            Lucene 是一個基于 Java 的全文信息檢索工具包,它不是一個完整的搜索應用程序,而是為你的應用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta 家族中的一個開源項目。也是目前最為流行的基于 Java 開源全文檢索工具包。

            目前已經有很多應用程序的搜索功能是基于 Lucene 的,比如 Eclipse 的幫助系統的搜索功能。Lucene 能夠為文本類型的數據建立索引,所以你只要能把你要索引的數據格式轉化的文本的,Lucene 就能對你的文檔進行索引和搜索。比如你要對一些 HTML 文檔,PDF 文檔進行索引的話你就首先需要把 HTML 文檔和 PDF 文檔轉化成文本格式的,然后將轉化后的內容交給 Lucene 進行索引,然后把創建好的索引文件保存到磁盤或者內存中,最后根據用戶輸入的查詢條件在索引文件上進行查詢。不指定要索引的文檔的格式也使 Lucene 能夠幾乎適用于所有的搜索應用程序。

            圖 1 表示了搜索應用程序和 Lucene 之間的關系,也反映了利用 Lucene 構建搜索應用程序的流程:


            圖1. 搜索應用程序和 Lucene 之間的關系
            圖1. 搜索應用程序和 Lucene 之間的關系 




            回頁首


            索引和搜索

            索引是現代搜索引擎的核心,建立索引的過程就是把源數據處理成非常方便查詢的索引文件的過程。為什么索引這么重要呢,試想你現在要在大量的文檔中搜索含有某個關鍵詞的文檔,那么如果不建立索引的話你就需要把這些文檔順序的讀入內存,然后檢查這個文章中是不是含有要查找的關鍵詞,這樣的話就會耗費非常多的時間,想想搜索引擎可是在毫秒級的時間內查找出要搜索的結果的。這就是由于建立了索引的原因,你可以把索引想象成這樣一種數據結構,他能夠使你快速的隨機訪問存儲在索引中的關鍵詞,進而找到該關鍵詞所關聯的文檔。Lucene 采用的是一種稱為反向索引(inverted index)的機制。反向索引就是說我們維護了一個詞/短語表,對于這個表中的每個詞/短語,都有一個鏈表描述了有哪些文檔包含了這個詞/短語。這樣在用戶輸入查詢條件的時候,就能非常快的得到搜索結果。我們將在本系列文章的第二部分詳細介紹 Lucene 的索引機制,由于 Lucene 提供了簡單易用的 API,所以即使讀者剛開始對全文本進行索引的機制并不太了解,也可以非常容易的使用 Lucene 對你的文檔實現索引。

            對文檔建立好索引后,就可以在這些索引上面進行搜索了。搜索引擎首先會對搜索的關鍵詞進行解析,然后再在建立好的索引上面進行查找,最終返回和用戶輸入的關鍵詞相關聯的文檔。





            回頁首


            Lucene 軟件包分析

            Lucene 軟件包的發布形式是一個 JAR 文件,下面我們分析一下這個 JAR 文件里面的主要的 JAVA 包,使讀者對之有個初步的了解。

            Package: org.apache.lucene.document

            這個包提供了一些為封裝要索引的文檔所需要的類,比如 Document, Field。這樣,每一個文檔最終被封裝成了一個 Document 對象。

            Package: org.apache.lucene.analysis

            這個包主要功能是對文檔進行分詞,因為文檔在建立索引之前必須要進行分詞,所以這個包的作用可以看成是為建立索引做準備工作。

            Package: org.apache.lucene.index

            這個包提供了一些類來協助創建索引以及對創建好的索引進行更新。這里面有兩個基礎的類:IndexWriter 和 IndexReader,其中 IndexWriter 是用來創建索引并添加文檔到索引中的,IndexReader 是用來刪除索引中的文檔的。

            Package: org.apache.lucene.search

            這個包提供了對在建立好的索引上進行搜索所需要的類。比如 IndexSearcher 和 Hits, IndexSearcher 定義了在指定的索引上進行搜索的方法,Hits 用來保存搜索得到的結果。





            回頁首


            一個簡單的搜索應用程序

            假設我們的電腦的目錄中含有很多文本文檔,我們需要查找哪些文檔含有某個關鍵詞。為了實現這種功能,我們首先利用 Lucene 對這個目錄中的文檔建立索引,然后在建立好的索引中搜索我們所要查找的文檔。通過這個例子讀者會對如何利用 Lucene 構建自己的搜索應用程序有個比較清楚的認識。





            回頁首


            建立索引

            為了對文檔進行索引,Lucene 提供了五個基礎的類,他們分別是 Document, Field, IndexWriter, Analyzer, Directory。下面我們分別介紹一下這五個類的用途:

            Document

            Document 是用來描述文檔的,這里的文檔可以指一個 HTML 頁面,一封電子郵件,或者是一個文本文件。一個 Document 對象由多個 Field 對象組成的。可以把一個 Document 對象想象成數據庫中的一個記錄,而每個 Field 對象就是記錄的一個字段。

            Field

            Field 對象是用來描述一個文檔的某個屬性的,比如一封電子郵件的標題和內容可以用兩個 Field 對象分別描述。

            Analyzer

            在一個文檔被索引之前,首先需要對文檔內容進行分詞處理,這部分工作就是由 Analyzer 來做的。Analyzer 類是一個抽象類,它有多個實現。針對不同的語言和應用需要選擇適合的 Analyzer。Analyzer 把分詞后的內容交給 IndexWriter 來建立索引。

            IndexWriter

            IndexWriter 是 Lucene 用來創建索引的一個核心的類,他的作用是把一個個的 Document 對象加到索引中來。

            Directory

            這個類代表了 Lucene 的索引的存儲的位置,這是一個抽象類,它目前有兩個實現,第一個是 FSDirectory,它表示一個存儲在文件系統中的索引的位置。第二個是 RAMDirectory,它表示一個存儲在內存當中的索引的位置。

            熟悉了建立索引所需要的這些類后,我們就開始對某個目錄下面的文本文件建立索引了,清單1給出了對某個目錄下的文本文件建立索引的源代碼。


            清單 1. 對文本文件建立索引
            package TestLucene;
                        import java.io.File;
                        import java.io.FileReader;
                        import java.io.Reader;
                        import java.util.Date;
                        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;
                        /**
                        * This class demonstrate the process of creating index with Lucene
                        * for text files
                        */
                        public class TxtFileIndexer {
                        public static void main(String[] args) throws Exception{
                        //indexDir is the directory that hosts Lucene's index files
                        File   indexDir = new File("D:\\luceneIndex");
                        //dataDir is the directory that hosts the text files that to be indexed
                        File   dataDir  = new File("D:\\luceneData");
                        Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();
                        File[] dataFiles  = dataDir.listFiles();
                        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true);
                        long startTime = new Date().getTime();
                        for(int i = 0; i < dataFiles.length; i++){
                        if(dataFiles[i].isFile() && dataFiles[i].getName().endsWith(".txt")){
                        System.out.println("Indexing file " + dataFiles[i].getCanonicalPath());
                        Document document = new Document();
                        Reader txtReader = new FileReader(dataFiles[i]);
                        document.add(Field.Text("path",dataFiles[i].getCanonicalPath()));
                        document.add(Field.Text("contents",txtReader));
                        indexWriter.addDocument(document);
                        }
                        }
                        indexWriter.optimize();
                        indexWriter.close();
                        long endTime = new Date().getTime();
                        System.out.println("It takes " + (endTime - startTime)
                        + " milliseconds to create index for the files in directory "
                        + dataDir.getPath());
                        }
                        }
                        

            在清單1中,我們注意到類 IndexWriter 的構造函數需要三個參數,第一個參數指定了所創建的索引要存放的位置,他可以是一個 File 對象,也可以是一個 FSDirectory 對象或者 RAMDirectory 對象。第二個參數指定了 Analyzer 類的一個實現,也就是指定這個索引是用哪個分詞器對文擋內容進行分詞。第三個參數是一個布爾型的變量,如果為 true 的話就代表創建一個新的索引,為 false 的話就代表在原來索引的基礎上進行操作。接著程序遍歷了目錄下面的所有文本文檔,并為每一個文本文檔創建了一個 Document 對象。然后把文本文檔的兩個屬性:路徑和內容加入到了兩個 Field 對象中,接著在把這兩個 Field 對象加入到 Document 對象中,最后把這個文檔用 IndexWriter 類的 add 方法加入到索引中去。這樣我們便完成了索引的創建。接下來我們進入在建立好的索引上進行搜索的部分。





            回頁首


            搜索文檔

            利用Lucene進行搜索就像建立索引一樣也是非常方便的。在上面一部分中,我們已經為一個目錄下的文本文檔建立好了索引,現在我們就要在這個索引上進行搜索以找到包含某個關鍵詞或短語的文檔。Lucene提供了幾個基礎的類來完成這個過程,它們分別是呢IndexSearcher, Term, Query, TermQuery, Hits. 下面我們分別介紹這幾個類的功能。

            Query

            這是一個抽象類,他有多個實現,比如TermQuery, BooleanQuery, PrefixQuery. 這個類的目的是把用戶輸入的查詢字符串封裝成Lucene能夠識別的Query。

            Term

            Term是搜索的基本單位,一個Term對象有兩個String類型的域組成。生成一個Term對象可以有如下一條語句來完成:Term term = new Term(“fieldName”,”queryWord”); 其中第一個參數代表了要在文檔的哪一個Field上進行查找,第二個參數代表了要查詢的關鍵詞。

            TermQuery

            TermQuery是抽象類Query的一個子類,它同時也是Lucene支持的最為基本的一個查詢類。生成一個TermQuery對象由如下語句完成: TermQuery termQuery = new TermQuery(new Term(“fieldName”,”queryWord”)); 它的構造函數只接受一個參數,那就是一個Term對象。

            IndexSearcher

            IndexSearcher是用來在建立好的索引上進行搜索的。它只能以只讀的方式打開一個索引,所以可以有多個IndexSearcher的實例在一個索引上進行操作。

            Hits

            Hits是用來保存搜索的結果的。

            介紹完這些搜索所必須的類之后,我們就開始在之前所建立的索引上進行搜索了,清單2給出了完成搜索功能所需要的代碼。


            清單2 :在建立好的索引上進行搜索
            package TestLucene;
                        import java.io.File;
                        import org.apache.lucene.document.Document;
                        import org.apache.lucene.index.Term;
                        import org.apache.lucene.search.Hits;
                        import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
                        import org.apache.lucene.search.TermQuery;
                        import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
                        /**
                        * This class is used to demonstrate the
                        * process of searching on an existing
                        * Lucene index
                        *
                        */
                        public class TxtFileSearcher {
                        public static void main(String[] args) throws Exception{
                        String queryStr = "lucene";
                        //This is the directory that hosts the Lucene index
                        File indexDir = new File("D:\\luceneIndex");
                        FSDirectory directory = FSDirectory.getDirectory(indexDir,false);
                        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
                        if(!indexDir.exists()){
                        System.out.println("The Lucene index is not exist");
                        return;
                        }
                        Term term = new Term("contents",queryStr.toLowerCase());
                        TermQuery luceneQuery = new TermQuery(term);
                        Hits hits = searcher.search(luceneQuery);
                        for(int i = 0; i < hits.length(); i++){
                        Document document = hits.doc(i);
                        System.out.println("File: " + document.get("path"));
                        }
                        }
                        }
                        

            在清單2中,類IndexSearcher的構造函數接受一個類型為Directory的對象,Directory是一個抽象類,它目前有兩個子類:FSDirctory和RAMDirectory. 我們的程序中傳入了一個FSDirctory對象作為其參數,代表了一個存儲在磁盤上的索引的位置。構造函數執行完成后,代表了這個IndexSearcher以只讀的方式打開了一個索引。然后我們程序構造了一個Term對象,通過這個Term對象,我們指定了要在文檔的內容中搜索包含關鍵詞”lucene”的文檔。接著利用這個Term對象構造出TermQuery對象并把這個TermQuery對象傳入到IndexSearcher的search方法中進行查詢,返回的結果保存在Hits對象中。最后我們用了一個循環語句把搜索到的文檔的路徑都打印了出來。 好了,我們的搜索應用程序已經開發完畢,怎么樣,利用Lucene開發搜索應用程序是不是很簡單。





            回頁首


            總結

            本文首先介紹了 Lucene 的一些基本概念,然后開發了一個應用程序演示了利用 Lucene 建立索引并在該索引上進行搜索的過程。希望本文能夠為學習 Lucene 的讀者提供幫助。



            關于作者

            周登朋,軟件工程師,上海交通大學研究生,對 Java 技術以及信息檢索技術很感興趣。您可以通過 zhoudengpeng@yahoo.com.cn 與他聯系。

            posted on 2010-01-05 09:41 baby-fly 閱讀(325) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Information Retrival / Data Mining
            精品蜜臀久久久久99网站| 91精品国产综合久久香蕉| 亚洲国产日韩欧美综合久久| 国产成人综合久久精品红| 午夜精品久久久久久久久| 亚洲国产成人久久综合一| 亚洲天堂久久久| 国产精品久久久99| 久久综合给合久久狠狠狠97色 | 久久99国产精品久久99果冻传媒| 国内精品久久久久久久涩爱 | 中文字幕热久久久久久久| 久久久青草久久久青草| 久久久亚洲欧洲日产国码是AV | 久久精品国产99国产电影网| 久久精品国产亚洲7777| 久久se精品一区二区| 久久久久亚洲AV无码观看 | 久久妇女高潮几次MBA| 亚洲国产精品久久久久婷婷老年 | 午夜视频久久久久一区| 久久精品嫩草影院| 老色鬼久久亚洲AV综合| 国产精品久久婷婷六月丁香| 久久久WWW成人| 久久国产三级无码一区二区| 国产精品九九久久免费视频| 久久国产精品久久国产精品| 久久国产乱子伦免费精品| 亚洲香蕉网久久综合影视 | 亚洲国产成人久久综合一区77 | 久久精品无码专区免费| 国产成人精品久久亚洲高清不卡 | 亚洲人成伊人成综合网久久久| 亚洲精品视频久久久| 中文成人久久久久影院免费观看| 久久久久亚洲精品中文字幕| 一级女性全黄久久生活片免费 | 久久久久国产一区二区| 久久播电影网| 亚洲精品国产综合久久一线|