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            為生存而奔跑

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            Lucene是一個高性能的java全文檢索工具包,它使用的是倒排文件索引結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的生成算法如下:

            0)設(shè)有兩篇文章1和2

            文章1的內(nèi)容為:Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.

            文章2的內(nèi)容為:He once lived in Shanghai.

            1)由于lucene是基于關(guān)鍵詞索引和查詢的,首先我們要取得這兩篇文章的關(guān)鍵詞,通常我們需要如下處理措施

            a.我們現(xiàn)在有的是文章內(nèi)容,即一個字符串,我們先要找出字符串中的所有單詞,即分詞。英文單詞由于用空格分隔,比較好處理。中文單詞間是連在一起的需要特殊的分詞處理。

            b.文章中的”in”, “once” “too”等詞沒有什么實際意義,中文中的“的”“是”等字通常也無具體含義,這些不代表概念的詞可以過濾掉

            c.用戶通常希望查“He”時能把含“he”,“HE”的文章也找出來,所以所有單詞需要統(tǒng)一大小寫。

            d.用戶通常希望查“live”時能把含“lives”,“lived”的文章也找出來,所以需要把“lives”,“lived”還原成“live”

            e.文章中的標(biāo)點符號通常不表示某種概念,也可以過濾掉

            在lucene中以上措施由Analyzer類完成

            經(jīng)過上面處理后

            文章1的所有關(guān)鍵詞為:[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]

            文章2的所有關(guān)鍵詞為:[he] [live] [shanghai]

            2) 有了關(guān)鍵詞后,我們就可以建立倒排索引了。上面的對應(yīng)關(guān)系是:“文章號”對“文章中所有關(guān)鍵詞”。倒排索引把這個關(guān)系倒過來,變成:“關(guān)鍵詞”對“擁有該關(guān)鍵詞的所有文章號”。文章1,2經(jīng)過倒排后變成

            關(guān)鍵詞 文章號

            guangzhou 1

            he 2

            i 1

            live 1,2

            shanghai 2

            tom 1

            通常僅知道關(guān)鍵詞在哪些文章中出現(xiàn)還不夠,我們還需要知道關(guān)鍵詞在文章中出現(xiàn)次數(shù)和出現(xiàn)的位置,通常有兩種位置:a)字符位置,即記錄該詞是文章中第幾 個字符(優(yōu)點是關(guān)鍵詞亮顯時定位快);b)關(guān)鍵詞位置,即記錄該詞是文章中第幾個關(guān)鍵詞(優(yōu)點是節(jié)約索引空間、詞組(phase)查詢快),lucene 中記錄的就是這種位置。

            加上“出現(xiàn)頻率”和“出現(xiàn)位置”信息后,我們的索引結(jié)構(gòu)變?yōu)椋?br style="line-height: normal; ">
            關(guān)鍵詞 文章號[出現(xiàn)頻率] 出現(xiàn)位置

            guangzhou 1[2] 3,6

            he 2[1] 1

            i 1[1] 4

            live 1[2],2[1] 2,5,2

            shanghai 2[1] 3

            tom 1[1] 1

            以live這行為例我們說明一下該結(jié)構(gòu):live在文章1中出現(xiàn)了2次,文章2中出現(xiàn)了一次,它的出現(xiàn)位置為“2,5,2”這表示什么呢?我們需要結(jié)合 文章號和出現(xiàn)頻率來分析,文章1中出現(xiàn)了2次,那么“2,5”就表示live在文章1中出現(xiàn)的兩個位置,文章2中出現(xiàn)了一次,剩下的“2”就表示live 是文章2中第2個關(guān)鍵字。

            以上就是lucene索引結(jié)構(gòu)中最核心的部分。我們注意到關(guān)鍵字是按字符順序排列的(lucene沒有使用B樹結(jié)構(gòu)),因此lucene可以用二元搜索算法快速定位關(guān)鍵詞。

            實現(xiàn)時 lucene將上面三列分別作為詞典文件(Term Dictionary)、頻率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存。其中詞典文件不僅保存有每個關(guān)鍵詞,還保留了指向頻 率文件和位置文件的指針,通過指針可以找到該關(guān)鍵字的頻率信息和位置信息。

            Lucene中使用了field的概念,用于表達信息所在位置(如標(biāo)題中,文章中,url中),在建索引中,該field信息也記錄在詞典文件中,每個關(guān)鍵詞都有一個field信息(因為每個關(guān)鍵字一定屬于一個或多個field)。

            為了減小索引文件的大小,Lucene對索引還使用了壓縮技術(shù)。首先,對詞典文件中的關(guān)鍵詞進行了壓縮,關(guān)鍵詞壓縮為<前綴長度,后綴>, 例如:當(dāng)前詞為“阿拉伯語”,上一個詞為“阿拉伯”,那么“阿拉伯語”壓縮為<3,語>。其次大量用到的是對數(shù)字的壓縮,數(shù)字只保存與上一個 值的差值(這樣可以減小數(shù)字的長度,進而減少保存該數(shù)字需要的字節(jié)數(shù))。例如當(dāng)前文章號是16389(不壓縮要用3個字節(jié)保存),上一文章號是 16382,壓縮后保存7(只用一個字節(jié))。

            下面我們可以通過對該索引的查詢來解釋一下為什么要建立索引。

            假設(shè)要查詢單詞 “live”,lucene先對詞典二元查找、找到該詞,通過指向頻率文件的指針讀出所有文章號,然后返回結(jié)果。詞典通常非常小,因而,整個過程的時間是毫秒級的。

            而用普通的順序匹配算法,不建索引,而是對所有文章的內(nèi)容進行字符串匹配,這個過程將會相當(dāng)緩慢,當(dāng)文章數(shù)目很大時,時間往往是無法忍受的。
            posted on 2010-03-05 10:46 baby-fly 閱讀(622) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Information Retrival / Data Mining
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