为了生存，就得干一行爱一行。那就学习下lucene吧。
全文检索介绍
流程：
- 建索引
- 准备待搜索文档
- 文档分词：将文档分成一个个单独的单词，去除标点符号、停词(无意义的冠词介词等)，得到token
- 语言处理：统一小写，单词缩减或转变为词根形式，得到term
- 索引：用term创建字典，term->doc，对字典按字母顺序排序，合并相同的term成为文档倒排链表。term->doc1,doc2,doc3
- 搜索
- 输入查询语句
- 处理查询语句：词法分析、语法分析、语言处理，得到语法树
- 搜索索引，得到符合语法树的文档
- 根据文档和查询语句的相关性，进行结果排序
计算文档间的相关性：
文档有许多term组成，不同的term对文档的重要性不同。判断文档间的关系需要两步：
- 计算各term对文档的权重
- 计算文档和query间的相关性
文档由一系列的词组成，可以用各词的权重组成的向量代表一个文档。Doc vector = {weight1, weight2, ..., weightN}，query也看做是一个文档，query和doc的词数取并集，不含某词，则对应的权重为0。
文档间的相关性转变为两个向量间的夹角大小，夹角越小，相关性越大。夹角越小，余弦越大，所以文档间的相关性如下计算：
Lucene
Lucene就是一个开源的全文检索库，java实现的，只支持纯文本文件的索引和搜索，不负责其由其他格式文件抽取文本或从网络抓取文件。它的工作流程和上述相似。
代码实例
//建索引
Analyzer analyzer = new MaxWordAnalyzer();//词法分析器
IndexWriter writer = new IndexWriter(new RAMDirectory(), analyzer, true, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED); //建索引主类
Document doc = new Document();//待索引文档
doc.add(new Field("id","1",Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));//文档属性
doc.add(new Field("name","zhangsan",Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS);
writer.addDocument(doc);
writer.commit();
//搜索索引
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "name", analyzer);//语法分析器(词法、语法分析)
Query q = parser.parse("zhangsan");//查询语句的语法分析获得语法树
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(writer.getReader());//查询主类
TopDocs docs = searcher.search(q,10);//搜索
for (ScoreDoc scoreDoc : docs.scoreDocs) {
//展示结果
Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(doc.get("id") + doc.get("name"));
}
Lucene包结构
红线为建索引过程，蓝线为搜索过程。
analysis：语言分析器，对需要建立索引的文本进行分词、过滤等操作，如Analyzer类
index：索引管理，负责索引的创建、删除，如IndexWriter。索引包是整个系统核心，全文检索的根本就是为每个切出来的词建索引，查询时就只需要遍历索引，而不需要去正文中遍历，从而极大的提高检索效率。
store：数据存储管理，主要包括一些底层的I/O操作，如Directory
queryParser：查询分析器，生成语法树，实现查询关键词间的运算，如QueryParser
search：对索引的搜索，根据查询条件，得到结果，如IndexSearcher
similarity：对相关性打分模型的实现