摘  要: Lucene是一個強大的全文索引引擎工具包, 它的全文檢索技術是信息檢索領域廣泛使用的基本技術, 具有訪問索引時間快、多用戶訪問、跨平臺使用的特點。介紹了一個高性能的全文檢索引擎——Lucene開源系統，詳細分析了Lucene的系統結構、全文索引機制,然后將其引入具體應用，給出了一個基于Lucene全文檢索技術的具體實例。
關鍵詞: 全文檢索技術; Lucene; 索引

    Lucene作為一個開放源代碼全文檢索工具包，具有優異的索引結構和良好的系統架構, 不僅可以通過它來構建具體的全文檢索應用, 而且能方便地集成到各種系統軟件中,本文對Lucene進行深入的研究和分析，以此為基礎設計實現了一個以商業網站中構建搜索引擎的實例。
1 全文檢索引擎Lucene
1.1  Lucene概述
    Lucene是用Java寫的全文檢索引擎工具包，并不是一個完整的全文檢索引擎，而是一個全文檢索引擎的架構，可以提供多個應用程序編程接口函數和數據存儲結構，并能方便地嵌入到各種應用中，從而實現針對應用的全文索引/檢索功能。
1.2  Lucene系統結構
    Lucene的系統結構中運用了面向對象的設計思想，定義的索引文件格式與平臺無關，并通過抽象將系統的核心組成部分和具體的平臺部分設計為抽象類，與具體平臺相關的部分例如文件存儲也封裝為類，經過層層處理，形成了一個低耦合、高效率、容易二次開發的檢索引擎系統。系統結構圖如圖1所示。

    從圖1看到Lucene系統是由基礎結構封裝、索引核心、對外接口三大部分組成。其中索引核心部分是系統的重點。 Lucene中共有7個子包,每個包的具體功能見表1,核心類包主要有: org. apache.lucene. analysis; org. apache. lucene. Index;org. apache.lucene. search。

1.3 Lucene全文索引機制
    Lucene索引存儲結構采用層次結構,主要由索引、字段、文檔、字、詞組成，在存儲正向信息時通常是按層次保存從索引到詞的包含關系，即Lucene索引文件由若干段(Segment，相當于表)組成，每一段由若干的文檔(document，相當于表中記錄)組成，每一個文檔由若干的域(Field，相當于表中字段)組成，每一個域由若干的項(Term，相當于表中數據)組成； 而反向信息則保存了詞典到倒排表的映射。因此，索引存儲結構設計比較通用,輸入輸出結構類似于數據庫中的表→記錄→字段,很多文件、數據庫等都能較為方便地映射到Lucene的索引存儲結構/接口中。
    Lucene訪問索引的時間較快，這是因為大部分數據庫引擎是用B樹來維護索引結構的，更新索引時會導致大量的輸入和輸出操作,而通過Lucene構建的索引文件在擴展索引時，是將新創建的小索引文件定期地合并到原先的大索引文件中，從而提高了索引效率。
2 基于Lucene構建搜索引擎的具體應用
    在實現利用Lucene構建搜索引擎的具體應用時，以在商業網站中構建一個搜索引擎為例，通過爬蟲將各大IT門戶網站提供的商品信息抓取下來,然后對網頁內容進行數據信息抽取并轉換為統一格式的文本文件，并構建專業數據庫和主題詞典,同時將詞典內容擴充到中文分詞模塊中；中文分詞模塊對文件處理器處理生成的文本文件進行分詞處理,并提供詞元序列供索引器索引,并將索引結果保存到索引數據庫中;使用Tomcat Web服務器發布系統的檢索頁面,當用戶通過Web界面輸入要查詢的關鍵詞并提交后，搜索器到索引數據庫中進行檢索，檢索到的結果經過處理之后，作為響應發送給用戶。系統結構如圖2所示。本文將介紹與Lucene相關的設計與實現,并利用Lucene工具包提供的類對其擴展來實現具體的應用。

    首先對抓取下來的網頁內容進行結構化的抽取,并對抽取的內容按固定格式保存、完成主題詞庫的構建、產品數據庫的構建、數據庫處理類的構建等幾項任務，為后續的索引入庫、檢索打下基礎。
2.1 索引庫的建立
    在索引階段需要定義Lucene的Document格式和構建索引的處理類。Lucene的索引庫是通過接口添加一條條索引記錄實現的,首先需要構造一個Document文檔對象，確定Document的各個域，IndexWriter負責接收新加入的文檔，并寫入索引庫中。
    本實例中ProductDocument類靜態方法為一個Product對象構建Lucene的Document,當中包含了 7個Field，分別為identifier(產品ID)、indextime(索引時間)、producturl(產品URL)、category(產品分類)、name(產品名稱)、type(產品型號)、all。前6個Field與數據庫中的內容有直接的對應關系,而all則是將category(產品分類)、name(產品名稱)、type(產品型號)拼接起來,為用戶搜索時提供一個默認Field。具體定義如表2所示。

    關鍵代碼如下:
import org. apache. lucene. document;
public class ProductDocument
{
　    //Field名稱,當前產品在數據庫中的ID
　    private static final String PRODUCT_ ID="p roductid";
    ……
　    public static Document buildProductDocument(Porduct pro-
duct, int id)
　　    {
　　        Document doc = new Document( ) ;
　　　    // 此處構建6個Field
　　　    Field identifier;
　　　    Field indextime;
　　　    Field p roducturl;
　　　    Field category;
　　　    Field name;
　　　    Field type;
　　　    //最后一個Field將category、name、type的信息綜合起來,默認在此進行檢索
　　　    Field all;
　　　    // add all
　　　    doc. add ( identifier) ;
　　　    ……
　　　    return doc;
　　    }
}
　　下面的代碼是索引類的代碼,它用于向Lucene索引中添加Document。
public classProductIndexer{
　　　......
private void initialize() throws Exception{
      analyzer = new MMAnalyzer();
       FileReader reader = new
     FileReader(dictionary_file);
　    ((MMAnalyzer)analyzer). addDictionary(reader);
       writer = new IndexWriter( indexPath, analyzer,
       true);
}
public void close(){...... }
public void addProduct(Product product, int id) throws Exception{
       writer. addDocument ( ProductDocument.
       buildProductDocument(product, id));
    　　    }
　　        ......
}
    在initialize方法中,初始化了一個JE分詞的MMAnalyzer實例,然后將生成的主題詞庫添加到該實例中。addProduct方法將兩個參數Product和id傳遞到ProductDocument.bulidProductDocument方法里,然后調用IndexWriter的addDocument方法,把生成的產品加入到索引中。至此，數據庫與索引的建立結束。
2.2 檢索
    Lucene的檢索接口主要由QueryParser、IndexSearcher、Hits三個類構成，QueryParser是查詢分析器,IndexSearcher是索引搜索器，檢索時,用戶提交檢索關鍵字,先調用Lucene的查詢分析器分析用戶提交的查詢,然后調用IndexSearcher類進行搜索；返回結果為Hits類，通過它再訪問Document=>Field中的內容。
    本文在深入剖析Lucene的系統結構和索引機制的基礎上,實現了一個商業領域搜索引擎的實例,檢索的結果由結構化的數據組成，描述針對性很強，響應速度快、查準率高。今后,將進一步增加對動態頁面的索引和語義分析來提高搜索的精度。
參考文獻
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