一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.002

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (29): 8-10.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.002

一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用

匡振国^1,2,倪宏²,嵇智辉^1,2,刘磊^1,2

1.中国科学院研究生院，北京 100039
2.中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心，北京 100190

收稿日期:2008-05-26 修回日期:2008-06-23 出版日期:2008-10-11 发布日期:2008-10-11
通讯作者: 匡振国

Research and application of VoD search engine based on Lucene

KUANG Zhen-guo^1,2,NI Hong²,JI Zhi-hui^1,2,LIU Lei^1,2

1.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China
2.National Network New Media Engineering Research Center，Institute of Acoustics，CAS，Beijing 100190，China

Received:2008-05-26 Revised:2008-06-23 Online:2008-10-11 Published:2008-10-11
Contact: KUANG Zhen-guo

摘要/Abstract

摘要： Lucene是一个优秀的开源搜索引擎框架，已经广泛应用于信息搜索领域。分析点播门户中现有的搜索引擎存在的不足，设计一种基于双字哈希算法支持中文的分词器，并利用该分词器和Lucene工具包，设计并实现了一个视频点播影片快速搜索引擎，它不仅支持中文检索，还具有搜索速度快、易于扩展等优点。仿真实验证明提出的基于Lucene的影片搜索引擎具有良好的性能。

关键词: Lucene, 搜索引擎, 双字哈希, 中文分词, 倒排索引

Abstract: Lucene is an excellent framework for search engine of open source code，and it has been widely used in the field of information retrieval.After analyzing the disadvantage of existing search engines in VoD portal，a word segmentation method supporting Chinese based on double character hash index algorithm is designed.With the use of the word segmentation method and Lucene tool lib，a VoD Quick video search engine is implemented，which not only supports Chinese search but also has the benefits of searching fast，easy expansion and so on.The simulation results show that the video search engine based on the Lucene designed in this paper has a good performance.

Key words: Lucene, search engine, double character hash index, Chinese word segmentation, inverted index

匡振国^1,2,倪宏²,嵇智辉^1,2,刘磊^1,2. 一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(29): 8-10.

KUANG Zhen-guo^1,2,NI Hong²,JI Zhi-hui^1,2,LIU Lei^1,2. Research and application of VoD search engine based on Lucene[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(29): 8-10.

[1]	涂文博，袁贞明，俞凯. 无池化层卷积神经网络的中文分词方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 120-126.
[2]	孙宝山，李玮. 窥视孔连接的循环网络在中文分词上的研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 160-165.
[3]	安兆翔，瞿有利. 编码单位可变的倒排索引压缩算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(15): 82-88.
[4]	成于思1，施云涛2. 面向专业领域的中文分词方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 30-34.
[5]	杨和平1，陈瑜2，3，张志强1. 网站简约本体垂直搜索系统的设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(19): 257-264.
[6]	张绍阳，曹家波，王子凡，曲卫东. 基于加权二部图匹配的中文段落相似度计算[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(18): 95-101.
[7]	赵卫锋1，2，张勤1. 非结构化中文自然语言地址描述的自动识别[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(23): 19-24.
[8]	束晓伟，杨庚，那海洋. 并行密文倒排索引研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(20): 14-19.
[9]	朱艳辉，刘璟，徐叶强，田海龙，马进. 基于条件随机场的中文领域分词研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 97-100.
[10]	邓晓妹，武刚. 基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(8): 245-249.
[11]	卢昊，庞勇，李增元. 倒排索引优化的波形激光雷达数据存储和访问[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(16): 243-247.
[12]	沙光华，陈泳，张长江. 读写分离技术在运营支撑系统中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(12): 107-110.
[13]	曹洪江，傅魁. 协同过滤推荐系统中聚类搜索方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(5): 16-20.
[14]	史宝明1，贺元香1，吴崇正2. 主题搜索引擎中爬虫搜索策略的研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(2): 116-119.
[15]	周俊1，3，郑中华2，张炜3. 基于改进最大匹配算法的中文分词粗分方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(2): 124-128.

一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用

Research and application of VoD search engine based on Lucene

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