• Lucene Tutorial-07-Lucene 搜索引擎入门教程 Lucene - Analysis
  在我们之前的章节中，我们已经了解到Lucene使用IndexWriter对文档进行分析，使用Analyzer创建/打开/编辑所需的索引。在本章中，我们将讨论各种类型的Analyzer对象和其他相关对象，这些对象在分析过程中使用。理解分析过程以及分析器的工作原理将使您深入了解Lucene如何索引文档。 以下是我们将在适当时讨论的对象列表。 序号 类...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-06-Lucene 搜索引擎入门教程 search opearation
  搜索过程 Lucene搜索的核心功能之一 搜索是Lucene提供的核心功能之一。下图说明了搜索过程及其使用方式。IndexSearcher是搜索过程的核心组件之一。 搜索过程概述 我们首先创建包含索引的目录(Directory)，然后将其传递给IndexSearcher，IndexSearcher使用IndexReader打开目录。接着，我们使用一个包含Term的查询(Query)，...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-05-Lucene 搜索引擎入门教程 index process
  Lucene 索引过程与类使用 索引过程概述 Lucene 提供的索引过程是其核心功能之一。以下图示说明了索引过程及类的使用。IndexWriter 是索引过程中最重要和核心的组件。 我们将包含字段的文档添加到 IndexWriter 中，IndexWriter 使用分析器对文档进行分析，然后根据需要创建/打开/编辑索引，并将其存储/更新到目录中。IndexWriter 用于更新或...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-04-Lucene 搜索引擎入门教程 indexing class + Searching Classes
  Lucene 索引过程与类使用 索引过程概述 Lucene 提供的索引过程是其核心功能之一。下图说明了索引过程及其类的使用。IndexWriter 是索引过程中最重要和核心的组件。 我们向 IndexWriter 添加包含字段的文档，IndexWriter 使用分析器对文档进行分析，然后根据需要创建/打开/编辑索引，并将其存储/更新到目录中。 IndexWriter 用于更新或创...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-03-Lucene 搜索引擎入门教程第一个应用
  Lucene 框架编程 简介 本章节将学习如何使用 Lucene 框架进行实际编程。在您开始编写第一个使用 Lucene 框架的示例之前，请确保您已按照 Lucene - 环境设置教程中所述正确设置了 Lucene 环境。 建议您具备 Eclipse IDE 的工作知识。 编写简单的搜索应用程序 让我们通过编写一个简单的搜索应用程序来开始。该应用程序将打印找到的搜索结果数量，并显示...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-02-Lucene 搜索引擎入门教程环境搭建 env setup
  Spring框架开发环境准备指南 步骤 1 - Java开发工具包（JDK）设置 下载并安装JDK 您可以从Oracle的Java网站下载最新版本的SDK：Java SE Downloads。按照下载文件中的说明进行安装，然后设置PATH和JAVA_HOME环境变量，以指向包含Java和javac的目录，通常分别为java_install_dir/bin和java_install_dir...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene Tutorial-01-Lucene 搜索引擎入门教程 overview 概览
  Lucene 搜索引擎入门教程 简介 Lucene 是一个开源的基于 Java 的搜索库。 它非常受欢迎，是一个快速的搜索库。 在 Java 应用程序中，它被用于以一种非常简单和高效的方式为任何类型的应用程序添加文档搜索功能。 本教程将帮助您深入了解 Lucene 的概念，并帮助您理解企业级应用程序中搜索需求的复杂性以及 Lucene 搜索引擎的必要性。 受众 本教程适用于愿意...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene
• Lucene code-04-Lucene 的索引文件格式其他内容
  4.3.1. 标准化因子文件(nrm) 为什么会有标准化因子呢？ 从第一章中的描述，我们知道，在搜索过程中，搜索出的文档要按与查询语句的相关性排序，相关性大的打分(score)高，从而排在前面。 相关性打分(score)使用向量空间模型(Vector Space Model)，在计算相关性之前，要计算 Term Weight，也即某 Term 相对于某 Document 的重要性。 ...
  2022-01-29 13:01:55 | Lucene