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基于lucene实现自己的推荐引擎
采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方
法,推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法(Item-Based
、User-based)在电子商务推荐系统入门v2.0 、电子商务推荐系统入门基础 中已经有所阐述。但从实际应用来看,对于大部分中小型企业来说,
要在电子商务系统完整采用以上算法有很大的难度。
1、常用推荐引擎算法问题
1)、相对成熟、完整、现成的开源解决方案较少
粗略分来,目前与数据挖掘及推荐引擎相关的开源项目主要有如下几类:
数据挖掘相关:主要包括Weka、R-Project、Knime、RapidMiner、Orange 等
文本挖掘相关:主要包括OpenNLP、LingPipe、FreeLing、GATE 、Carrot2 等,具体可以参考LingPipe’s Competition
推荐引擎相关:主要包括Apache Mahout、Duine framework、Singular Value Decomposition (SVD) ,其他包可以参考Open Source Collaborative Filtering Written in Java
搜索引擎相关:Lucene、Solr、Sphinx、Hibernate Search等
2)、常用推荐...
lucene
lucene3.0中BooleanQuery 实现与或的复合搜索 .
BooleanClause用于表示布尔查询子句关系的类,
包
括:
BooleanClause.Occur.MUST,
BooleanClause.Occur.MUST_NOT,
BooleanClause.Occur.SHOULD。
必须包含,不能包含,可以包含三种.有以下6种组合:
1.MUST和MUST:取得连个查询子句的交集。
2.MUST和MUST_NOT:表示查询结果中不能包含MUST_NOT所对应得查询子句的检索结果。
3.SHOULD与MUST_NOT:连用时,功能同MUST和MUST_NOT。
4.SHOULD与MUST连用时,结果为MUST子句的检索结果,但是SHOULD可影响排序。
5.SHOULD与SHOULD:表示“或”关系,最终检索结果为所有检索子句的并集。
6.MUST_NOT和MUST_NOT:无意义,检索无结果。
...
构造出“与”的关系: bquery.Add(query, BooleanClause.Occur.MUST);
构造“或”关系:bquery.Add(query, BooleanClause.Occur.SHOULD);
构造“非”关系:bquery.Add(query, ...
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lucene 搜索语法
Lucene提供了丰富的API来组合定制你所需要的查询器,同时也可以利用Query Parser提供的强大的查询语法解析来构造你想要的查询器。本文章详细的介绍了Lucene的查询语法。通过Java语法分析器把一个查询字符串解析成 Lucene的查询器。在你选择使用Query Parser前,请考虑以下事项:
如果你打算在程序中拼接查询语法串然后再利用Query Parser转换,那么强烈建议你利用相应的API来自己构造查询器。也就是说,Query Parser是为手工输入高级查询设计的,而不是为程序拼接语法串而设计的。不分词的字段也最好通过相应的API添加到查询器中,而不是通过Query P...
构建实时索引
所谓事务性,本多指数据库的属性,包括ACID四个基本要素:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
我们这里主要讨论隔离性,Lucene的IndexReader和IndexWriter具有隔离性。
- 当IndexReader.open打开一个索引的时候,相对于给当前索引进行了一次snapshot,此后的任何修改都不会被看到。
- 仅当IndexReader.open打开一个索引后,才有可能看到从上次打开后对索引的修改。
- 当IndexWriter没有调用Commit的时候,其修改的内容是不能够被看到的,哪怕IndexRead...