摘 要：随着网络时代的发展，信息极具增加，搜索引擎已经成为人们最基本的应用。同时作为专业网站，实现网站信息的站内搜索已成为方便用户使用，吸引用户的基本要素。Lucene作为优秀的开源全文检索框架，可以很好的实现站内检索。
关键词：Lucene；搜索引擎；站内搜索
1. 引言
自从有了计算机以后，人类开始用计算机保存信息，有保存就需要查找，于是出现了检索技术。文本检索技术的发展从最初的SMART文档检索系统到AltaVista搜索引擎，到现在的搜索巨头Google，人们习惯在互联网上搜索需要的信息。同时在同一个网站内往往拥有大量的资源，怎样在网站内部使用户能够迅速的找到所需信息，已成为一个网站能够吸引用户的重要方面，建立站内搜索引擎成为必要。使用Lucene实现站内搜索比较与传统的使用数据库查询，使用Google提供的站内搜索存在优势。
2. 国内外现状分析
在如今的网站建设中，建立站内的全文检索有重要的意义。使用Lucene而不用直接从数据库里搜索记录，主要是基于以下原因：
（1）性能问题，Lucene是基于文件索引的搜索机制，性能要比数据库里检索更快，特别是数据量大的时候两者区别比较明显。
（2）目前很多网站，都已经将页面静态化，这种情况下，直接用生成的文件编制索引，再利用Lucene来检索，可以不用查询数据库，减轻了数据库的压力。
（3）Lucene可以更方便的进行分词，支持多个关键字检查等操作，在实现上要比数据库查询方便。
虽然大型搜索引擎的功能已经越来越强大了，国内外很多站点都使用了Google的站内检索代替了自己的站内数据库全文检索。但依靠Google这样的大型搜索引擎做站内检索会有以下弊端：
（1）数量有限：搜索引擎并不会深度遍历一个网站而将网站所有的内容都索引进去，例如Google更容易索引静态网页且是最新更新的。基于Lucene的站内搜索，可以索引所有需要的内容。
（2）更新慢：搜索引擎针对站点的更新频率也是有一定周期的，很多内容需要一定时间后才能进入GOOGLE的索引。基于Lucene的站内搜索，可以及时更新和删除索引。
（3）内容不精确：搜索引擎需要通过页面内容提取技术将导航条，页头页尾等内容过滤掉，这种摘要和排重机制是很难实现的。基于Lucene的站内搜索，因为对网站内容添加维护的同时进行索引添加，维护可以保证内容的精确程度。
（4）无法控制输出：当有更多的输出需求，例如按时间排序，按点击量，按类目过滤等，则不够灵活。基于Lucene的站内搜索，使用Lucene的API可以按照实际需要对结果进行分析，排序。
3. Lucene框架
Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API。使用Lucene建立站内搜索可以方便用户查找信息，并且基于Lucene的全文检索便于索引添加，维护，搜索，并能对搜索结果进行分析，排序。图1列出了Lucene的系统结构与源码组织图。
图1 Lucene的系统结构与源码组织图。
从图中看到，Lucene的系统由基础结构封装、索引核心、对外接口三大部分组成。其中直接操作索引文件的索引核心又是系统的重点。Lucene将所有源码分为了7个模块，并分别放在七个包中，分别是：analysis，document，index，queryParser，search，store，util。以下分四个部分对Lucene框架的使用进行阐述。
（1）建立索引
Lucene提供了非常简单的建立索引的方法，只要能将要索引的文件转化为文本格式，Lucene就能为这些文档建立索引，建立索引的过程分为以下三个步骤。
第一步：将不同的数据源组织成一个Document类型的对象。
第二步：对要建立索引的数据对象进行分析。
第三步：按照Lucene的索引格式将数据写入索引文件。
Lucene提供了五个基础的类来实现这些步骤，分别是Document，Field，IndexWriter，Analyzer，Directory。
（2）搜索
建立好索引后，就可以根据索引进行搜索。利用Lucene进行搜索，搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。搜索的过程可以通过三个步骤来实现。
第一步：初始化检索工具IndexSearcher，设置索引存放的路径。
第二步：构建一个Query对象，对查询关键字进行分析。
第三步：搜索并处理返回的结果。
Lucene提供了五个基础的类来完成这个过程，它们分别是Query，Term，TermQuery，IndexSearcher，Hits。
（3）结果排序与文档评分机制
对于检索到的结果，需要按一定的顺序返回给用户。因此，需要引入一种机制来对检索结果进行排序，以便更加合理地将结果返回给用户。评分机制就是对检索结果按某种标准进行评估，然后按分值的高低来对结果进行排序。Lucene根据内置算法对文档进行评分，另外Lucene在公式中还加入了加权因子，它可以实现有效地对某个查询或某一域给评分带来的影响施加控制，从而改变某一文档的评分，并最终改变在结果中的排序。
（4）分词
对于一个工作良好的搜索引擎来说，分词是必不可少的一个核心模块，只有通过分词才可能让信息检索系统理解用户的检索请求，进而为其搜索相关的内容。此外，分词的质量将直接决定搜索引擎的搜索精度，分词的速度也将影响搜索的速度。Lucene提供了分词器，称为Tokenizer，和过滤器，被称为TokenFilter。但是这些分词器和过滤器都只适用于使用英文26个字母组成的语言。对于中文分词，可以利用Lucene的扩展性，将第三方分词工具集成到Lucene中实现中文分词。
4. 结束语
随着网站内容的越来越丰富，信息量也越来越大的情况下，访问者想要得到他们的信息，站内搜索的作用就会明显起来。Lucene开源框架提供了全文检索功能，利用中文分词的第三方分词工具，可以很好的实现站内搜索，方便用户使用，体现网站专业性，提高网站竞争力。
参考文献：
. 北京：人民邮电出版社，2007.
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