lucene 搜索结果中得到关键字相关内容

蚊子_banner 2016-04-21 03:43:57
比如百度搜索的结果中，有一个标题，还有一个与关键字相关的内容片段。这个是怎么设置的。
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lucene4.5源码分析系列：搜索过程
IndexSearcher是搜索的入口，主要提供的api都是关于search的。关于搜索，比较有意思的话题有这么几个：如何计算打分，这个问题已经在空间向量模型一文中讨论过？如何从一个搜索词得到一个Query对象？如何从Query对象到评分器从而计算打分的？几个重要的参数是如何在被组织起来计算的，比如n, filter, sort, collector等。另外，分页是如何进行的？   本文以展...
Lucene和 搜索结果聚集
Lucene和 搜索结果聚集 在 msn 的 sandbox 项目中有一个中国微软研究院开发的 搜索结果聚集 的项目。 搜索结果聚集 是基于这样的理念：用户在使用搜索引擎查询时，往往只提供最关心的关键字给搜索引擎，搜索引擎则机械的返回成千上百个“相关”结果，在这种信息的海洋中，用户往往不能有效的找到他需要的信息，搜索结果聚集就是按照信息本身的属性对搜索结果进行分类，呈现给用户分类后的结果
11Lucene相关度排序
什么是相关度排序 相关度排序是查询结果按照与查询关键字的相关性进行排序，越相关的越靠前。比如搜索“Lucene”关键字，与该关键字最相关的文章应该排在前边。 相关度打分 Lucene对查询关键字和索引文档的相关度进行打分，得分高的就排在前边。如何打分呢？Lucene是在用户进行检索时实时根据搜索的关键字计算出来的，分两步： 1）计算出词（Term）的权重 2）根据词的权重值，采用空间向量模型算法计...
lucene(三)：相关度排名
什么是相关度排名 直观理解搜索结果精准由高到低 如：要查询 苍老师、tony、火锅有关的新闻： 含有三个关键字（相关度最高）的新闻排前面，含两个关键字（相关度次之）排次之，含一个关键字 的排次次之。 当然，这是由一个算法完成的。 如何设计相关性模型 利用出现次数来建立模型 规则1： 统计出现次数，根据次数从高到低排 {{1,5},{5,3},{12,1},{8,1}}：文章1出现5次，文章5出现3次，文章12出现1次，文章8出现1次。问题：标题中出现苍老师，与新闻的内容中出现苍老师，哪个是专门写苍老.
Apache Lucene初探
讲解之前，先来分享一些资料: 首先呢，学习任何一门新的亦或是旧的开源技术，百度其中一二是最简单的办法，先了解其中的大概，思想等等.然后我这看到有一个不错的ppt点击就可以看。 其次，关于第一次编程初探，建议还是查看官方资料。百度到的资料，目前Lucene已经更新到4.9版本，这个版本需要1.7以上的JDK，所以如果还用1.6甚至是1.5的小盆友，请参考低版本，由于我用的1.6，因此在使用Lucen...
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