原文出自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/591804点击打开链接 在索引阶段设置Document Boost和Field Boost,存储在(.nrm)文件中. 如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要,如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高,则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值. 这些值是在索引阶段就写入索引文件的,存储在标准化因子(.nrm)文件中,一旦设定,除非删除此文档,否则无法改变. 如果不进行设定,则Document…

摘引自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/08/1666137.html Lucene的搜索结果默认按相关度排序,这个相关度排序是基于内部的Score和DocID,Score又基于关键词的内部评分和做索引时的 boost.默认Score高的排前面,如果Score一样,再按索引顺序,先索引的排前面. Sort groupSort = new Sort(new SortField("排序字段name", SortFie…

目前在做一个winform小软件,其中有一个功能是能根据关键字检索本地保存的word文档.第一次是用com读取word方式(见上一篇文章),先遍历文件夹下的word文档,读取每个文档时循环关键字查找,结果可想而知效率很慢.检索结果是一条接一条显示出来的o(>_<)o ~~.连菜鸟级别的自己看到这效率都觉得很无语.然后想到计算机的本地搜索及google,百度搜索引擎,它们能做到在海量文件中快速搜到匹配某些关键字的文件,应该是运用其它比较先进成熟的技术来实现.于是上网搜了好多资料,发现有一种叫lu…

4.1.3. 域(Field)的数据信息(.fdt,.fdx) 域数据文件(fdt): 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件 在一个段(segment)中总共有segment size篇文档,所以fdt文件中共有segment size个项,每一项保存一篇文档的域的信息 对于每一篇文档,一开始是一个fieldcount,也即此文档包含的域的数目,接下来是fieldcount个项,每一项保存一个域的信息. 对于每一个域,fieldnum是域号,接着是一个8位的byte,最低…

一.Lucene搜索过程总论 搜索的过程总的来说就是将词典及倒排表信息从索引中读出来,根据用户输入的查询语句合并倒排表,得到结果文档集并对文档进行打分的过程. 其可用如下图示: 总共包括以下几个过程: IndexReader打开索引文件,读取并打开指向索引文件的流. 用户输入查询语句 将查询语句转换为查询对象Query对象树 构造Weight对象树,用于计算词的权重Term Weight,也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分). 构造Scorer对象树,用于计算打分(T…

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包…

一.Lucene搜索过程总论 搜索的过程总的来说就是将词典及倒排表信息从索引中读出来,根据用户输入的查询语句合并倒排表,得到结果文档集并对文档进行打分的过程. 其可用如下图示: 总共包括以下几个过程: IndexReader打开索引文件,读取并打开指向索引文件的流. 用户输入查询语句 将查询语句转换为查询对象Query对象树 构造Weight对象树,用于计算词的权重Term Weight,也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分). 构造Scorer对象树,用于计算打分(T…

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包…

对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后的文章中进行分析. Lucene的索引过程,很多的博客,文章都有介绍,推荐大家上网搜一篇文章:<Annotated Lucene>,好像中文名称叫<Lucene源码剖析>是很不错的. 想要真正了解Lucene索引文件过程,最好的办法是跟进代码调试,对着文章看代码,这样不但能够最详细准确…

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or…