随着互联网的迅速普及与发展，网络舆论对社会生活的影响力越来越大， 网络口碑研究也逐渐形成一个新兴行业。有效的网络口碑研究，需要全方位地倾听网民的声音。 信息检索技术的应用，有效地提高了网络口碑研究的工作效率。
Lucene 作为当今最知名的开源信息检索库，被广泛应用于各种与全文检索相关的项目中。 本文将简要介绍Lucene的基本原理与应用，在此抛砖引玉，希望能有机会与更多的同行进行交流。
Lucene是什么
Lucene 是一个开源的、成熟的全文索引与信息检索(IR)库，采用Java实现。它在系统中的地位，相当于一个主要用来全文检索的数据库，与系统其它模块的关系如下:
Lucene与数据库的类比
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数据库
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Luecene
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基本概念
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列/字段
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Field
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行/记录
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Document
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基本操作
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查询(SELECT)
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Searcher
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添加(INSERT)
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IndexWriter. addDocument |
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删除(DELETE)
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IndexReader.delete
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修改(UPDATE)
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不支持(可删除后重新添加)
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Lucene与倒排索引(Inverted index)
我想很多人在用数据库时，都遇到过这种类似的情况：查找含‘奥运会’这个词的数据， 一般都用 LIKE '%奥运会%' 作为条件的SQL语句进行。 这种解决方法，在数据量很大时，存在严重的性能问题。因为一般的数据库索引，对这种查询没有任何帮助。 Lucene作为主要应用于全文检索领域的库，引入了一种倒排索引的技术。
● 相关概念
Term = Field.name + Token.text
Token 分词后的最小单位,如:2008年、奥运会、将、在、北京、举行
Document 每个Document有个唯一的内部编号ID(int类型),重建索引时ID可能变化
● 倒排索引文件格式(示意图)
Term1 DocID1 DocID2 DocID3 …
Term2 DocID1 DocID2 DocID3 …
… …
从以上格式中不难看出，利用这种索引文件，可以迅速定位到包含‘奥运会’这个词的所有文章。
中文分词与信息检索模型
在上面的索引格式中可以看到，在建索引前，需要将一句话拆分为一个个词，这里就要用到中文分词技术。 常见中文分词算法：正向最大匹配法、逆向最大匹配法、基于统计的分词方法； 需要说明的是：Lucene仅提供了分词接口(没有中文分词实现)，因此一般还有用到另外的第三方中文分词库。
当检索到含‘奥运会’这个词的文章共有1万篇时，哪些应该排在最前面呢？这就涉及到Lucene的评分机制，默认Lucene评分采用的是信息检索中的向量空间模型理论。
关于中文分词和信息检索模型，这是很大的一个研究课题。感兴趣的朋友，可以到网上搜索相关文章进行深入了解；
使用lucene的常见问题与建议
● 中文分词库: 网上可用的免费中文分词库有 IKAnalyzer(免费但不开源)、Stanford(开源但需自行封装lucene接口)
● 组合查询条件：通过使用QueryParser类，可以支持AND、OR等多种组合条件
● 结果排序: lucene默认按评分排序,通过结合Sort与SortField类，可指定多个排序字段与升降序，排序字段的索引类型必须为UN_TOKENIZED
● 分布式查询: 通过lucene提供的RemoteSearchable类，可以实现分布式查询
● 并行查询: 当分布式有多个节点时,可以通过ParallelMultiSearcher进行并行，以提高检索性能
● 分词与查询: 当索引中以‘奥运会’作为一个词时，通过‘奥运’是无法检索到相应结果的。这个问题可以通过修改检索条件或分词时按较小粒度进行处理
● 数字与日期: 因lucene索引库一律按String类型处理,因此数字日期应补0,使能够正确按字符串比较排序
● 字段索引类型:email日期等无需分词的字段,索引类型应选择UN_TOKENIZED
● 线程安全性: 应保证同时只有一个线程对lucene库进行写操作,可以有多个线程对lucene库进行读操作