Lucene分析與應(yīng)用

前言
第1章 搜索引擎與Lucene
1.1 搜索引擎與Lucene簡(jiǎn)介
1.1.1 搜索引擎分類(lèi)
1.1.2 Lucene項(xiàng)目簡(jiǎn)介
1.1.3 其他搜索引擎開(kāi)發(fā)包介紹
1.2 Lucene的系統(tǒng)架構(gòu)
1.2.1 Lucene最簡(jiǎn)示例
1.2.2 Lueene采用的索引結(jié)構(gòu)
1.2.3 Lucene軟件包架構(gòu)
1.3 本書(shū)的章節(jié)導(dǎo)航
第2章 文檔邏輯視圖與文本分析
2.1 文檔邏輯視圖
2.2 Lucene的文本分析過(guò)程簡(jiǎn)介
2.3 空格解析器（WhitespaceAnalyzer）
2.3.1 空格分詞器（Whitespace Tokenizer）
2.3.2 Token（標(biāo)志）
2.4 標(biāo)準(zhǔn)解析器（StandardAnalyzer）
2.4.1 標(biāo)準(zhǔn)分詞器（StandardTokenizer）
2.4.2 標(biāo)準(zhǔn)過(guò)濾器
2.5 打造自己的解析器
2.5.1 常用的中文分詞法
2.5.2 對(duì)CJKAnalyzer的分析
2.5.3 構(gòu)造自己的解析器
第3章 Lucene創(chuàng)建索引之一（段索引方式與倒排索引結(jié)構(gòu)）
3.1 倒排結(jié)構(gòu)與段索引方式
3.2 索引寫(xiě)入過(guò)程概述
第4章 Lucene創(chuàng)建索引之二（在內(nèi)存中創(chuàng)建索引）
4.1 創(chuàng)建Document層面索引
4.2 寫(xiě)入field信息
4.3 文件倒排過(guò)程
4.4 填寫(xiě)postin，able
4.5 postingTable的排序過(guò)程
4.6 寫(xiě)入field名字文件（.fnm文件）
4.7 寫(xiě)入field信息文件（.fdt，.fdx文件）
4.8 寫(xiě)入頻率與位置文件（.frq與.prx文件）
4.9 TermVector方式寫(xiě)入索引（.tvf，.tvd與.tvx文件）
4.10 字典文件（.tis與.tii文件）
4.11 寫(xiě)入規(guī)格化文件
第5章 Lucene創(chuàng)建索引之三（索引合并過(guò)程）
5.1 document層面的合并過(guò)程
5.2 field與term的合并過(guò)程
5.2.1 field信息合并過(guò)程
5.2.2 term信息合并過(guò)程
5.2.3 合并norm信息
5.3 Lunece索引采用的壓縮算法
5.3.1 front coding（端部編碼）
5.3.2 variable-byte coding（變長(zhǎng)字節(jié)編碼）
5.3.3 delta-coding或deha-encoding
5.4 小結(jié)
第6章 Lucene查詢(xún)過(guò)程之一（查詢(xún)模型與引擎預(yù)熱）
6.1 查詢(xún)模型
6.1.1 向量模型
6.1.2 布爾模型
6.1.3 Lucene的評(píng)分（score）方式
6.2 查詢(xún)簡(jiǎn)單示例
6.3 引擎預(yù)熱
6.3.1 獲得并打開(kāi)索引文件
6.3.2 獲得segment信息
6.3.3 FSDirectory打開(kāi)索引過(guò)程
6.3.4 獲得field信息
6.3.5 獲得term信息
第7章 Lucene查詢(xún)過(guò)程之二（查詢(xún)解析與語(yǔ)法）
7.1 構(gòu)建查詢(xún)解析器（QueryParser）
7.2 Lucene的查詢(xún)語(yǔ)法
7.2.1 項(xiàng)（Tcrm）查詢(xún)
7.2.2 域（Field）
7.2.3 詞條查詢(xún)（Term Modifiers）
7.2.4 布爾操作符（Boolean Operator）
7.2.5 組合查詢(xún)（Grouping）
7.2.6 針對(duì)field的組合查詢(xún)（Field Grouping Field）
7.2.7 Escaping Special Character（轉(zhuǎn)義字符）
7.3 Lucene查詢(xún)語(yǔ)法樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程
7.3.1 過(guò)程分析
7.3.2 語(yǔ)法樹(shù)分析實(shí)例
第8章 Lucene查詢(xún)過(guò)程之三（相似度匹配與算法分析）
8.1 查詢(xún)與相似度計(jì)算
8.1.1 查詢(xún)器（Searcher）的查詢(xún)過(guò)程
8.1.2 查詢(xún)語(yǔ)句的權(quán)重計(jì)算
8.1.3 獲得topK個(gè)document
8.2 Lncene查詢(xún)算法分析
8.2.1 相似度計(jì)算簡(jiǎn)單實(shí)例
8.2.2 線性相似度計(jì)算
8.2.3 基于倒排索引的相似度計(jì)算
8.2.4 Lucene的相似度計(jì)算
第9章 Lucene標(biāo)引與查詢(xún)?nèi)淌纠?br /> 9.1 實(shí)例描述
9.2　建立索引過(guò)程
9.2.1 選擇文檔中建立索引的.field
9.2.2 選擇field錄入方式
9.2.3 生成segment文件
9.2.4 生成fields文件
9.2.5 posting文件
9.2.6 合并segment index生成index文件
9.2.7 合并后的文件關(guān)系
9.3 查詢(xún)過(guò)程
第10章 Lucene的常用應(yīng)用場(chǎng)景分析
10.1 對(duì)大型XML文檔集合的檢索
10.1.1 都柏林文件介紹
10.1.2 XML分析器介紹
10.1.3 Lucene在大型XML文件中的應(yīng)用
10.2 MuhiSearcher的應(yīng)用
10.2.1 MultiSearcher的應(yīng)用
10.2.2 ParallelMuhiSearcher的應(yīng)用
第11章 利用Lucene構(gòu)建分布式搜索引擎
11.1 分布式文件系統(tǒng)和Hadoop
11.1.1 Hadoop文件系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
11.1.2 系統(tǒng)交互過(guò)程：?jiǎn)我籒ameNode方式
11.1.3 系統(tǒng)組件描述
11.2 Nutch簡(jiǎn)單剖析
11.3 體驗(yàn)Nutch
附錄A TestIndexWriterMerging
附錄B TestDocumentWriter與DocHelper