Reference: http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51477586

一、选题

工程类搜索型:

定向采集 3-4 个新闻网站, 实现这些网站信息的抽取、索引和检索。网页数 目不少于 10 万条。能按相关度、时间、热度 (需要自己定义) 等属性进行排序, 能实现相似 新闻的自动聚类。 
要求: 有相关搜索推荐、snippet 生成、结果预览 (鼠标移到相关结果, 能预览) 功能

二、项目线上访问地址

三、开发工具

  • jdk 版本:1.7
  • 服务器:Tomcat7.0
  • python:2.7
  • scrapy:1.0

四、设计方案

4.1整体思路

在实现新闻信息检索系统时首先进行了信息采集,信息采集结束之后使用 Lucene 提供的 api 构建索引库, 前端使用 jsp 接收用户查询,在后台使用 servlet 对用户查询进 行分词处理,之后到索引库中进行文档匹配, 最后把查询结果集反馈给用户并在前端页面中 展示。

4.2信息采集

Scrapy 是 Python 开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和 web 抓取框架,用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。我们采集了 10w+ 新闻数据, 新闻信息以 json 文件格 式保存。scrapy 采集流程: 
 
采集到的新闻数据: 
 
新闻格式: 

4.3倒排索引构建

在索引构建模块,主要包括下面三个关键步骤: 数据预处理、新闻内容分词、构建倒排 索引。 
**数据预处理:**Gson 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据之间进行映射的 Java 类库。可以将一个 JSON 字符串转成一个 Java 对象, 或者反过来。我们使用 Gson 把 json 文件转换为 News 对象 
**中文分词:**IK Analyzer 是一个开源的,基于 java 语言开发的轻量级的中文分词工具 包,IK 发展为面向 Java 的公用分词组件,独立于 Lucene 项目,同时提供了对 Lucene 的默 认优化实现。IK 分词采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“, 支持细粒度和智能分词两 种切分模式, 并且采用了多子处理器分析模式, 支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理, 兼容韩文、日文字符。 
**构建倒排索引:**Lucene 提供了构建倒排索引的方法,步骤如下图所示: 
 
Luke 是一个用于 Lucene 搜索引擎的,方便开发和诊断的第三方工具,它可以访问 
现有 Lucene 的索引. 使用 luke 打开索引目录,可以看到新闻信息被存储到索引库中。 

4.4索引查询

索引创建好以后,查询可分为以下几个步骤: 
1. 设置查询索引的目录 (这里就是上面创建索引的目录). 
2. 创建 indexSearcher. 
3. 设置 query 的分词方式 
4. 设置查询域, 比如查询域为 news title, 那么就到新闻标题域去比对 5. 设置查询字符串,也就是要查询的关键词. 
6. 返回结果是一个文档集合,放在 TopDocs 中,通过循环 TopDocs 数组输出查询结果. 用户一般只看前几页的数据,为了加快前端的数据展示, 返回前 1000 条数据到前台。

4.5关键字高亮

检索结果高亮对于用户的体验度和友好度非常重要,可以快速标记出用户检索对关键 词。Lucene 的 Highlighter 类可以用于返回文档中的关键字高亮,通过在关键字前面添加 css 片段来实现。

4.6用户界面

使用 jsp 编写用户界面,服务器为 Tomcat 7.0, 用户输入关键词以后提交表单,后 
台使用 servlet 接收用户查询, 之后把查询字符串作为搜索的 key 到索引库中搜索文档。检索效果: 

4.7按时间排序和结果分页

按时间排序: 所有的新闻结果存放在一个 list 集合中,集合中的每个元素为一个 News 对象, 通过重写 Comparator 类中的 compare 方法实现按集合中每个新闻元素的 Time 排 序。 
结果分页: 定义了一个 Page 类用来记录当前页、总页数、每页多少条数据、总的数据 数、每页起始数、每页终止数、是否有下一页、是否有前一页。

五、参考资料

下面列出可参考的资料: 
1. lucene全文检索基础 
2. lucene创建索引 
3. Lucene查询索引 
4. Lucene查询结果高亮 
5. Lucene 查询(Query)子类 
6. java操作json 
7. java集合 
8. servlet基础

六、总结

开源工具的使用显著提高了开 发效率,但build from ground还需要学习很多东西,继续沉淀。 
欢迎批评指正。

scrapy+Lucene搭建小型搜索引擎的更多相关文章

  1. 第三百五十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)介绍以及安装

    第三百五十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)介绍以及安装 elasticsearch(搜索引擎)介绍 ElasticSearch是一个基于 ...

  2. 2018.2最新-Scrapy+elasticSearch+Django打造搜索引擎(二)

    请问您今天要来个引擎吗? 工欲善其事必先利其器 最终项目上线演示地址: http://search.mtianyan.cn 第二节:我们搞搞比利,搞搞环境的搭建.Github地址: https://g ...

  3. linux下scrapy环境搭建

    最近使用scrapy做数据挖掘,使用scrapy定时抓取数据并存入MongoDB,本文记录环境搭建过程以作备忘 OS:ubuntu 14.04  python:2.7.6 scrapy:1.0.5 D ...

  4. 8 个基于 Lucene 的开源搜索引擎推荐

    Lucene是一种功能强大且被广泛使用的搜索引擎,以下列出了8种基于Lucene的搜索引擎,你可以想象它们有多么强大. 1. Apache Solr Solr 是一个高性能,采用Java5开发,基于L ...

  5. 第三百七十一节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现我的搜索以及热门搜索

    第三百七十一节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现我的搜索以及热门 我的搜素简单实现原理我们可以用js来实现,首先用js获取到 ...

  6. 第三百七十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索结果分页

    第三百七十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索结果分页 逻辑处理函数 计算搜索耗时 在开始搜索前:start_time ...

  7. 第三百六十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索功能

    第三百六十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索功能 Django实现搜索功能 1.在Django配置搜索结果页的路由映 ...

  8. 第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中

    第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch( ...

  9. 第三百六十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的bool组合查询

    第三百六十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的bool组合查询 bool查询说明 filter:[],字段的过滤,不参与打分must:[] ...

随机推荐

  1. POJ 2773 Happy 2006(欧几里德算法)

    题意:给出一个数m,让我们找到第k个与m互质的数. 方法:这题有两种方法,一种是欧拉函数+容斥原理,但代码量较大,另一种办法是欧几里德算法,比较容易理解,但是效率很低. 我这里使用欧几里德算法,欧几里 ...

  2. elasticsearch高级配置之(一)----分片分布规则设置

    cluster.routing.allocation.allow_rebalance 设置根据集群中机器的状态来重新分配分片,可以设置为always, indices_primaries_active ...

  3. 二叉树,平衡树,红黑树,B~/B+树汇总

    二叉查找树(BST),平衡二叉查找树(AVL),红黑树(RBT),B~/B+树(B-tree).这四种树都具备下面几个优势: (1) 都是动态结构.在删除,插入操作的时候,都不需要彻底重建原始的索引树 ...

  4. JavaBean,List,Map转成json格式

    public class User { private String username; private String password; public String getUsername() { ...

  5. 基于手机传感器数据使用 CNN 识别用户行为的 Tensroflow 实现

    传感器数据集 这个项目使用了 WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab 实验室公开的 Actitracker 的数据集. WISDM 公开了两个数据集,一个是在实 ...

  6. Ng-model undefined in the controller

    这个问题是我最近在项目中碰到的,暂时没找到原因,找到一个解决方法,还多请大神指教,在Stack Overflow找到解决方法: I am having some "problems" ...

  7. 转 区别 getChildFragmentManager getSupportFragmentManager

    The definition of getChildFragmentManager() is: Return a private FragmentManager for placing and man ...

  8. 转 图片缓存之内存缓存技术LruCache,软引用

    每当碰到一些大图片的时候,我们如果不对图片进行处理就会报OOM异常,这个问题曾经让我觉得很烦恼,后来终于得到了解决,那么现在就让我和大家一起分享一下吧.这篇博文要讲的图片缓存机制,我接触到的有两钟,一 ...

  9. CentOS 6.3下NTP服务安装和配置

    测试环境: NTPserver 192.168.1.252 NTPclient 192.168.1.251 准备工作: 关闭selinux: vi /etc/selinux/config SELINU ...

  10. FZU Problem 2029 买票问题(树状数组)

    当我看到题目是5秒的时候,压根没有想树状数组,一直奔着模拟队列去想了,最后也没搞定,赛后看到大神的题解才恍然大悟,原来如此,题目中有明显的暗示,求前n项和,骤然感叹,自己太low... 果然还是要多做 ...