lucene原理

 

 

Lucene原理

 

 

1 反向索引

_       字符串到文件的映射

 

左边的称为“字典”,用户要搜索的词语，而右边就是所有包含该次的文档的list，称为“倒排表posting List”.查找lucene和solr就3步

1.     查找包含lucene关键字的文档链表

2.     查找包含solr关键字文档链表

3.     合并链表中相同的

_       相对扫描多了个索引过程，但是对于大数据索引只要创建一次，索引的更新可以是增量的。

 

 

2 创建索引

2.1 索引文档建立（txt，doc，xsl等）

4.     文档可以使pdf，doc，xsl，txt等格式

5.     lucene的基本是纯全本，我接触的

6.     从数据库中导入数据建立索引

2.2 对文档进行分词（中文分词，英文分词等）

中文分词组件：

中文分词算法分类：

http://www.cnblogs.com/lvpei/archive/2010/08/04/1792409.html

http://www.iteye.com/news/9637

 

2.3 对词语进行语言处理（还原词语如cars->car,去掉停用词等）

2.4 索引创建

2.4.1 利用词语（Term）创建字典

_       Term词语对应的document的id

_       

 

_       对字典安装字母排序

         

 

_       合并相同的词，统计词频等

       

 

   Document frequery是该词语出现在多个个文档中

   frequery是改词语在每个文档中出现的次数

2.4.2 对字典按字母排序

2.4.3 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表

3 搜索索引

3.1 输入查询语句（lucene and solr）

3.2 对查询语句进行语法，词法，语言处理

3.2.1 词法分析，分析出单词和关键字

3.2.2 语法分析，根据查询语法构造语法树

3.2.3 语言处理同索引过程中的语言处理几乎相

3.3 搜索索引，等到符合语法树的文档

3.4 对搜索结果排序

_       搜索中主要的词有不重要的词

_       一个词的权重计算过程

1.           Term Frequency (tf)：即此Term 在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。

2.           Document Frequency (df)：  即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。

3.