- 浏览: 469399 次
- 性别:
- 来自: 青岛
文章分类
最新评论
-
此去经年雪123:
为啥生成的是乱码 你好
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名 -
alonglw:
zxf0089216 写道1.为什么每次都是10001RSAK ...
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名 -
zxf0089216:
1.为什么每次都是10001RSAKeyPair(" ...
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名 -
dunhanson:
后台的测试main方法都能加密解密。前台加密后的密文交给后台解 ...
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名 -
map612:
wula0010 写道仔细看了下,可以运行RSAUtil.ma ...
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名
今天搞了一个关于Lucene的例子,权当入门教程。网上有很多资料,但是要么不全、要么不好用,所以这里把全部代码以及依赖的包贴上来了。
功能包括:创建索引、检索索引、高亮显示查询结果。分词使用的庖丁解牛。
使用前先下载相关的LuceneCore jar包、LuceneHighLighter jar包、庖丁解牛分分词jar包、庖丁解牛词典。并设定环境变量PAODING_DIC_HOME指向词典位置。
前两个可以到官方网站找,庖丁去http://code.google.com/p/paoding/downloads/list下载。
Lucene庖丁整合方式1:
1、将paoding-analysis.jar拷贝到项目的WEB-INF/lib目录;
2、接着需要设置环境变量PAODING_DIC_HOME,变量名:PAODING_DIC_HOME 变量值:E:\paoding\dic
3、第三步将E:\paoding\src目录下的paoding-dic-home.properties属性文件拷贝到项目的src目录下,添加2行
paoding.dic.home.config-fisrt=this
paoding.dic.home=E:/paoding/dic
Lucene庖丁整合方式2:
修改E:\paoding\src\paoding-dic-home.properties,增加一行
paoding.dic.home=classpath:dic
然后运行ant重新生成一个庖丁jar,拷贝到lib下就OK了。
第一种方式便于更新字典,第二种便于移植。本例使用第二种方法整合。
关于庖丁环境的设置可以参考net\paoding\analysis\Constants.java。
使用时注意LuceneCore和LuceneHighLighter的版本配置。我开始使用lucene-core-2.3.2.jar+Highlighter 2.4,后台报错,明显的版本问题。现在使用的是Lucene 2.3.2 + Highlighter 2.2.0。
主要代码实现:
CreateIndex:创建索引文件
package demo; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Date; import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; /** * 建立索引 * */ public class CreateIndex { public void createIndex() throws Exception { /* 指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下 */ File surceFileDir = new File("D:\\save\\source"); /* 这里放索引文件的位置 */ File indexFileDir = new File("D:\\save"); //Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); Analyzer luceneAnalyzer = new PaodingAnalyzer();//使用庖丁解牛分词法 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexFileDir, luceneAnalyzer, true);///参数isEmpty是false表示增量索引 File[] sourceFextFiles = surceFileDir.listFiles(); long startTime = new Date().getTime(); // 增加document到索引去 for (int i = 0; i < sourceFextFiles.length; i++) { if (sourceFextFiles[i].isFile() && sourceFextFiles[i].getName().endsWith(".txt")) { System.out.println("File " + sourceFextFiles[i].getCanonicalPath() + "正在被索引...."); String temp = FileReaderAll(sourceFextFiles[i].getCanonicalPath(), "GBK"); System.out.println(temp); Document document = new Document(); Field FieldPath = new Field("path", sourceFextFiles[i].getPath(), Field.Store.YES, Field.Index.NO); Field FieldBody = new Field("body", temp, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); Field FieldTitle = new Field("title", temp, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); document.add(FieldPath); document.add(FieldBody);document.add(FieldTitle); indexWriter.addDocument(document); } } // optimize()方法是对索引进行优化 indexWriter.optimize(); indexWriter.close(); // 测试一下索引的时间 long endTime = new Date().getTime(); System.out.println("这花费了" + (endTime - startTime) + " 毫秒来把文档增加到索引里面去!" + indexFileDir.getPath()); } public static String FileReaderAll(String FileName, String charset) throws IOException { BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader( new FileInputStream(FileName), charset)); String line = new String(); String temp = new String(); while ((line = reader.readLine()) != null) { temp += line; } reader.close(); return temp; } /** * @param args */ public static void main(String[] args) { try { new CreateIndex().createIndex(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
QueryHighLighter:检索关键字并高亮显示
package demo; import java.io.StringReader; import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser; import org.apache.lucene.search.BooleanClause; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; import org.apache.lucene.search.TopDocCollector; import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter; import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter; import test.TestLuceneHighlighter2; /** * 高亮显示检索结果 * Lucene 2.3.2 + Highlighter 2.2.0 的分页+高亮显示代码例子.<br> * Lucene和Highlighter不是最新版本可以升级。 */ public class QueryHighLighter { private static final String FIELD_TITLE = "title"; private static final String FIELD_BODY = "body"; public synchronized Analyzer getAnalyzer() { return new PaodingAnalyzer();// 此处使用"庖丁解牛"分词法,另外一种是中科院分词法 } public String test(String queryString, int begin, int number) { StringBuffer sb = new StringBuffer(); IndexSearcher isearcher = null; try { isearcher = new IndexSearcher("D:\\save"); /* 下面这个表示要同时搜索这两个域,而且只要一个域里面有满足我们搜索的内容就行 */ BooleanClause.Occur[] clauses = { BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD }; TopDocCollector collector = new TopDocCollector(10); /*Query query = MultiFieldQueryParser.parse(queryString, new String[] { FIELD_TITLE, FIELD_BODY }, clauses, getAnalyzer());*/ QueryParser queryParse = new QueryParser(FIELD_TITLE, getAnalyzer()); Query query = queryParse.parse(queryString); isearcher.search(query, collector); ScoreDoc[] hits = collector.topDocs().scoreDocs; // 用这个进行高亮显示,默认是<b>..</b> // 用这个指定<read>..</read> SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<b><font color='red'>", "</font></b>"); // 构造高亮 // 指定高亮的格式 // 指定查询评分 Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query)); // 这个一般等于你要返回的,高亮的数据长度 // 如果太小,则只有数据的开始部分被解析并高亮,且返回的数据也少 // 太大,有时太浪费了。 highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(Integer.MAX_VALUE)); for (int i = begin; i < hits.length && i < begin + number; i++) { Document doc = isearcher.doc(hits[i].doc); String value = doc.get(FIELD_TITLE); String value2 = doc.get(FIELD_BODY); // 有三个参数 // 分析器 // 要解析的字段名 // 要解析的数据 //System.out.println(highlighter.getBestFragment(getAnalyzer(), // FIELD_TITLE, doc.get(FIELD_TITLE))); if (value != null) { TokenStream tokenStream = getAnalyzer().tokenStream(FIELD_TITLE, new StringReader(value)); String str = highlighter.getBestFragment(tokenStream, value); sb.append("<li><li>").append(str).append("<br/>"); System.out.println(str); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (isearcher != null) { try { isearcher.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } return sb.toString(); } public static void main(String[] args){ TestLuceneHighlighter2 t = new TestLuceneHighlighter2(); String queryString = "中华人民共和国"; int begin = 0; int number = 10; t.test(queryString, begin, number); } }
附加上传net\paoding\analysis\Constants.java便于理解参数设置:
package net.paoding.analysis; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Properties; /** * * @author Zhiliang Wang [qieqie.wang@gmail.com] * * @since 2.0.0 */ public class Constants { /** * "词典目录安装目录"配置的优先级别 * <p> * "system-env"以及其他非"this"的配置,表示优先从环境变量PAODING_DIC_HOME的值找词典目录安装环境 * "this"表示优先从本配置文件的paoding.dic.home配置项找<br> * 只有在高优先级没有配置,才会找低优先级的配置。 默认环境变量的优先级别高于paoding-analysis.properties属性文件配置。 */ public static final String DIC_HOME_CONFIG_FIRST = "paoding.dic.home.config-first"; public static final String DIC_HOME_CONFIG_FIRST_DEFAULT = "system-env"; /** * 词典安装目录环境变量名 */ public static final String ENV_PAODING_DIC_HOME = "PAODING_DIC_HOME"; // ------------------------------------------------------------- /** * 词典安装目录 * <p> * 默认值为null,以在环境变量和配置文件都没有配置paoding.dic.home的情况下,让PaodingMaker尝试从当前工作目录下、类路径下探索是否存在dic目录 */ public static final String DIC_HOME = "paoding.dic.home"; public static final String DIC_HOME_DEFAULT = null; // ------------------------------------------------------------- // public static final String DIC_CHARSET = "paoding.dic.charset"; public static final String DIC_CHARSET_DEFAULT = "UTF-8"; // ------------------------------------------------------------- // dictionaries which are skip public static final String DIC_SKIP_PREFIX = "paoding.dic.skip.prefix"; public static final String DIC_SKIP_PREFIX_DEFAULT = "x-"; // ------------------------------------------------------------- // chinese/cjk charactors that will not token public static final String DIC_NOISE_CHARACTOR = "paoding.dic.noise-charactor"; public static final String DIC_NOISE_CHARACTOR_DEFAULT = "x-noise-charactor"; // ------------------------------------------------------------- // chinese/cjk words that will not token public static final String DIC_NOISE_WORD = "paoding.dic.noise-word"; public static final String DIC_NOISE_WORD_DEFAULT = "x-noise-word"; // ------------------------------------------------------------- // unit words, like "ge", "zhi", ... public static final String DIC_UNIT = "paoding.dic.unit"; public static final String DIC_UNIT_DEFAULT = "x-unit"; // ------------------------------------------------------------- // like "Wang", "Zhang", ... public static final String DIC_CONFUCIAN_FAMILY_NAME = "paoding.dic.confucian-family-name"; public static final String DIC_CONFUCIAN_FAMILY_NAME_DEFAULT = "x-confucian-family-name"; // ------------------------------------------------------------- // like public static final String DIC_FOR_COMBINATORICS = "paoding.dic.for-combinatorics"; public static final String DIC_FOR_COMBINATORICS_DEFAULT = "x-for-combinatorics"; // ------------------------------------------------------------- // like public static final String DIC_DETECTOR_INTERVAL = "paoding.dic.detector.interval"; public static final String DIC_DETECTOR_INTERVAL_DEFAULT = "60"; // ------------------------------------------------------------- // like "default", "max", ... public static final String ANALYZER_MODE = "paoding.analyzer.mode"; public static final String ANALYZER_MOE_DEFAULT = "most-words"; // ------------------------------------------------------------- // public static final String ANALYZER_DICTIONARIES_COMPILER = "paoding.analyzer.dictionaries.compiler"; public static final String ANALYZER_DICTIONARIES_COMPILER_DEFAULT = null; // ------------------------------------------------------------- private static final Map/* <String, String> */map = new HashMap(); static { map.put(DIC_HOME_CONFIG_FIRST, DIC_HOME_CONFIG_FIRST_DEFAULT); map.put(DIC_HOME, DIC_HOME_DEFAULT); map.put(DIC_CHARSET, DIC_CHARSET_DEFAULT); map.put(DIC_SKIP_PREFIX, DIC_SKIP_PREFIX_DEFAULT); map.put(DIC_NOISE_CHARACTOR, DIC_NOISE_CHARACTOR_DEFAULT); map.put(DIC_NOISE_WORD, DIC_NOISE_WORD_DEFAULT); map.put(DIC_UNIT, DIC_UNIT_DEFAULT); map.put(DIC_CONFUCIAN_FAMILY_NAME, DIC_CONFUCIAN_FAMILY_NAME_DEFAULT); map.put(DIC_FOR_COMBINATORICS, DIC_FOR_COMBINATORICS_DEFAULT); map.put(DIC_DETECTOR_INTERVAL, DIC_DETECTOR_INTERVAL_DEFAULT); map.put(ANALYZER_MODE, ANALYZER_MOE_DEFAULT); map.put(ANALYZER_DICTIONARIES_COMPILER, ANALYZER_DICTIONARIES_COMPILER_DEFAULT); } // public static final String KNIFE_CLASS = "paoding.knife.class."; public static String getProperty(Properties p, String name) { return p.getProperty(name, (String) map.get(name)); } }
- luncenProject.rar (3 MB)
- 下载次数: 245
发表评论
-
linux、win下用jmx监控tomcat运行情况
2012-03-14 15:52 1634for windows: 1、add below lin ... -
[转]Java缩略图类带水印(jpg,png)
2011-08-31 09:09 1571package com.example; import ... -
swing和awt的两个简单使用
2011-08-29 13:27 12401、swing: package frame; ... -
[转]笔记:Hibernate性能优化事项(持续更新)
2011-08-27 10:38 16041、针对Oracle数据库而言 ... -
自定义classloader实现
2011-08-09 14:19 1432package classloader; import ... -
[总结篇]Java中从键盘接收一个字符
2011-05-29 21:53 2182引言 从控制台中读 ... -
利用commons-net包实现ftp上传下载例子
2011-01-19 16:50 4058下载文件的时候注意一下,第一个参数要用iso-8859_ ... -
请使用Oracle新版本驱动
2010-11-09 11:08 2570今天使用apache dbutils连接oracle10G时, ... -
关于使用JS前台加密、JAVA后台解密的RSA实现,RSA加密和签名
2010-10-25 16:07 37848需求环境: 西安项目中,客户要求保护用户的密码信息,不 ... -
使用java.net.URL实现Post数据
2010-07-20 10:38 5985实现:利用URL访问URL并传递参数,然后获取返回结果。 可 ... -
java文件锁的实现
2010-07-02 16:37 7166项目使用到集群环境,流程发送时如果确保一个流程不会被两个流程同 ... -
如何导出大数据量的Excel文件
2010-05-25 09:07 2438一般导出Excel可以选择POI或者JXL,poi比较方便但是 ... -
Log4j使用总结
2010-01-09 09:50 979一、介绍 Log4j是Apa ... -
servlet下载文件不支持迅雷的解决方法
2009-11-18 13:42 3801servlet实现下载时,如果客户端安装了迅雷,发现不能正确下 ... -
JMS-ActiveMQ入门实例
2009-11-04 11:49 7224下载ActiveMQ http://activemq.a ... -
JAVA操作Excel参考
2009-11-03 10:33 1036Java Excel是一开放源码项目,通过它Java开发人 ... -
freemarker根据模板生成文件的编码问题
2009-10-20 15:46 2621用freemarker生成html静态文件时,涉及的编码主要有 ... -
RSS基本知识、开发相关
2009-09-27 11:43 1246RSSLibJ是一个专门读 ... -
Ant+xFire生成客户端代码实战
2009-09-12 16:41 2734生成xfire客户端有多种方式,直接调用xFire暴露的接口、 ... -
Spring中JdbcTemplate相关的几个接口
2009-09-07 16:48 19571、org.springframew ...
相关推荐
首先,需要创建一个Highlighter实例,然后提供查询解析器、文档和字段的Analyzer,以及高亮样式。Highlighter会分析文本,找到匹配的片段,并返回已标记的HTML字符串。 在实际应用中,你可能需要结合这两者,即根据...
其中,Lucene Highlighter是其重要的组成部分,专门用于在搜索结果中对匹配关键词进行高亮显示,极大地提升了用户在海量数据中查找相关信息的效率。本文将详细介绍Lucene Highlighter 3.4.0版本的相关知识点。 一、...
首先,Highlighter模块的核心任务是高亮显示搜索匹配的部分。在搜索过程中,用户可能输入了多个关键词或短语,Highlighter会找出这些关键词在文档中的出现位置,并通过特定的标记(如加粗、斜体或颜色变化)来突出...
Lucene提供了Highlighter组件来实现搜索结果的高亮显示。Highlighter根据查询和文档内容生成高亮的片段。这个组件支持多种策略,例如基于TF-IDF的评分策略,以确定哪些词最重要,应该被高亮。 **四、使用步骤** 1. ...
Lucene通过`Highlighter`类来实现高亮显示。`Highlighter`类需要一个`QueryScorer`对象,该对象用于计算文档片段的得分,以及一个`Fragmenter`对象,用于将文本切分为片段。`SimpleHTMLFormatter`则用于将高亮的文本...
6. **高亮显示**:掌握如何使用Highlighter类来突出显示搜索结果中的匹配部分。 7. **更新和删除索引**:了解如何添加、更新和删除索引中的文档,以及提交更改的操作。 8. **性能优化**:探讨如何通过调整参数、使用...
Lucene 提供了 `Highlighter` 工具类,用于高亮显示搜索结果中的匹配部分。以下步骤展示了如何使用高亮功能: 1. 创建一个 `Analyzer` 对象,用于分析文本。 2. 使用 `QueryParser` 解析查询字符串,得到 `Query` ...
3. **获取高亮器**: 创建一个Highlighter实例,传入FieldQuery、分片器和编码器。 4. **获取文档内容**: 通过Searcher找到匹配的文档,获取Document对象。 5. **生成高亮片段**: 使用Highlighter的...
本文将深入探讨Lucene.NET如何进行中文分词以及高亮显示的实现。 ### 1. 中文分词 中文分词是将连续的汉字序列切分成具有语义的词语的过程,是自然语言处理(NLP)中的基础步骤。在Lucene.NET中,为了支持中文分词...
4. **高亮设置**:为了高亮显示,我们需要配置一个`Highlighter`,它会找到匹配的术语并应用高亮样式。`HighlighterUtils.java`中的`Highlighter`类可能是基于`SimpleHTMLFormatter`和`TermQueryHighlighter`,这两...
本项目实例将详细介绍如何整合Lucene到一个用户新闻系统中,以实现高效的新闻搜索功能,并支持搜索关键词的高亮显示。 首先,我们需要了解Lucene的基本概念。Lucene是一个纯Java库,它提供了索引和搜索文本的工具,...
6. 使用Highlighter高亮搜索结果的关键片段。 7. 实现分页逻辑,根据当前页数计算offset,然后调用search方法获取下一批ScoreDoc。 8. 渲染结果,展示高亮的搜索结果和分页导航。 五、总结 Lucene的高亮显示和分页...
在提供的"lucene5.2.1入门经典案例"中,你可以找到如何创建索引、执行查询、高亮显示结果等具体操作的示例代码。这些案例可以帮助初学者快速理解和应用Lucene-5.2.1的核心功能。通过实践,你可以更深入地了解Lucene...
通过以上内容,我们可以了解到在Lucene中使用IKAnalyzer进行中文分词和利用Highlighter高亮搜索结果的关键点。这两个工具对于构建一个高效的中文搜索系统至关重要,它们使得用户能够更直观、准确地获取所需信息。
8. **高亮显示**:学习如何使用高亮工具,如`Highlighter`,来突出显示搜索结果中的匹配部分。 9. **性能优化**:探讨如何通过优化索引结构、合理设置缓存和批量操作等手段提升Lucene的性能。 10. **多线程索引和...
本篇文章主要探讨如何利用Lucene实现文件摘要的自动提取,并进行关键词高亮显示。这一过程涉及到Lucene的Highlighter组件,它专门用于突出显示搜索结果中的关键词。 首先,我们了解Lucene的Highlighter是如何工作的...
在这个“Lucene3.0增删改查和关键字高亮实例”项目中,我们将深入理解如何利用Lucene 3.0版本进行索引构建、文档的增删改查操作,并学习关键字高亮显示的实现方法。 首先,我们要了解**创建索引**的基本流程。在...
Lucene提供了Highlighter组件,能够分析查询结果并生成高亮的文本片段。你需要设置合适的高亮器,指定分词器和颜色样式,然后对每个匹配的文档段落进行高亮。 在实际应用中,你可能还需要考虑其他因素,如性能优化...
在本实例中,我们将深入探讨Lucene 4.7版本,涵盖索引的创建、修改、删除,以及查询时的排序、分页、优化和高亮显示等功能。此外,我们还将了解如何使用不同的分词器,以适应不同场景的需求。 首先,让我们从基础...