具体描述
《解密搜索引擎技术实战——Lucene&Java精华版（第3版）》是猎兔搜索开发团队的软件研发和教学实践的经验汇总。《解密搜索引擎技术实战——Lucene&Java精华版（第3版）》总结搜索引擎相关理论与实际解决方案，并给出了Java实现，其中利用了流行的开源项目Lucene和Solr，而且还包括原创的实现。
《解密搜索引擎技术实战——Lucene&Java精华版（第3版）》主要包括总体介绍部分、爬虫部分、自然语言处理部分、全文检索部分以及相关案例分析。爬虫部分介绍了网页遍历方法和如何实现增量抓取，并介绍了从网页等各种格式的文档中提取主要内容的方法。自然语言处理部分从统计机器学习的原理出发，包括了中文分词与词性标注的理论与实现及在搜索引擎中的应用等细节，同时对文档排重、文本分类、自动聚类、句法分析树、拼写检查等自然语言处理领域的经典问题进行了深入浅出的介绍，并总结了实现方法。在全文检索部分，结合Lucene介绍了搜索引擎的原理与进展。用简单的例子介绍了Lucene的最新应用方法，包括完整的搜索实现过程：从完成索引到搜索用户界面的实现。此外还进一步介绍了实现准实时搜索的方法，展示了Solr的用法以及实现分布式搜索服务集群的方法。最后介绍了在地理信息系统领域和户外活动搜索领域的应用。
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目录信息
1.1 搜索引擎基本模块 1
1.2 开发环境 2
1.3 搜索引擎工作原理 3
1.3.1 网络爬虫 4
1.3.2 全文索引结构与Lucene实现 4
1.3.3 搜索用户界面 7
1.3.4 计算框架 8
1.3.5 文本挖掘 9
1.4 本章小结 9
第2章 网络爬虫的原理与应用 11
2.1 爬虫的基本原理 11
2.2 爬虫架构 14
2.2.1 基本架构 14
2.2.2 分布式爬虫架构 16
2.2.3 垂直爬虫架构 17
2.3 抓取网页 18
2.3.1 下载网页的基本方法 19
2.3.2 网页更新 23
2.3.3 抓取限制应对方法 25
2.3.4 URL地址提取 28
2.3.5 抓取JavaScript动态页面 28
2.3.6 抓取即时信息 31
2.3.7 抓取暗网 32
2.3.8 信息过滤 33
2.3.9 最好优先遍历 39
2.4 存储URL地址 40
2.4.1 BerkeleyDB 40
2.4.2 布隆过滤器 42
2.5 并行抓取 45
2.5.1 多线程爬虫 46
2.5.2 垂直搜索的多线程爬虫 48
2.5.3 异步I/O 49
2.6 RSS抓取 53
2.7 抓取FTP 55
2.8 下载图片 55
2.9 图像的OCR识别 56
2.9.1 图像二值化 57
2.9.2 切分图像 60
2.9.3 SVM分类 63
2.10 Web结构挖掘 67
2.10.1 存储Web图 67
2.10.2 PageRank算法 71
2.10.3 HITs算法 77
2.10.4 主题相关的PageRank 81
2.11 部署爬虫 83
2.12 本章小结 83
第3章 索引内容提取 86
3.1 从HTML文件中提取文本 86
3.1.1 识别网页的编码 86
3.1.2 网页编码转换为字符串编码 89
3.1.3 使用正则表达式提取数据 89
3.1.4 结构化信息提取 91
3.1.5 网页的DOM结构 94
3.1.6 使用NekoHTML提取信息 95
3.1.7 使用Jsoup提取信息 101
3.1.8 网页去噪 105
3.1.9 网页结构相似度计算 110
3.1.10 提取标题 112
3.1.11 提取日期 113
3.2 从非HTML文件中提取文本 113
3.2.1 提取标题的一般方法 114
3.2.2 PDF文件 118
3.2.3 Word文件 122
3.2.4 Rtf文件 123
3.2.5 Excel文件 134
3.2.6 PowerPoint文件 137
3.3 流媒体内容提取 137
3.3.1 音频流内容提取 138
3.3.2 视频流内容提取 140
3.4 存储提取内容 142
3.5 本章小结 143
第4章 中文分词的原理与实现 144
4.1 Lucene中的中文分词 145
4.1.1 Lucene切分原理 145
4.1.2 Lucene中的Analyzer 146
4.1.3 自己写Analyzer 148
4.1.4 Lietu中文分词 150
4.2 查找词典算法 151
4.2.1 标准Trie树 151
4.2.2 三叉Trie树 154
4.3 中文分词的原理 159
4.4 中文分词流程与结构 162
4.5 形成切分词图 164
4.6 概率语言模型的分词方法 169
4.7 N元分词方法 173
4.8 新词发现 178
4.9 未登录词识别 179
4.10 词性标注 180
4.10.1 隐马尔可夫模型 183
4.10.2 基于转换的错误学习方法 191
4.11 平滑算法 193
4.12 本章小结 198
第5章 让搜索引擎理解自然语言 199
5.1 停用词表 200
5.2 句法分析树 201
5.3 相似度计算 205
5.4 文档排重 209
5.4.1 语义指纹 210
5.4.2 SimHash 213
5.4.3 分布式文档排重 223
5.5 中文关键词提取 223
5.5.1 关键词提取的基本方法 223
5.5.2 HITS算法应用于关键词提取 226
5.5.3 从网页中提取关键词 228
5.6 相关搜索词 228
5.6.1 挖掘相关搜索词 229
5.6.2 使用多线程计算相关搜索词 231
5.7 信息提取 232
5.8 拼写检查与建议 237
5.8.1 模糊匹配问题 240
5.8.2 英文拼写检查 242
5.8.3 中文拼写检查 244
5.9 自动摘要 247
5.9.1 自动摘要技术 247
5.9.2 自动摘要的设计 247
5.9.3 Lucene中的动态摘要 254
5.10 文本分类 257
5.10.1 特征提取 259
5.10.2 中心向量法 262
5.10.3 朴素贝叶斯 265
5.10.4 支持向量机 272
5.10.5 规则方法 279
5.10.6 网页分类 282
5.11 拼音转换 283
5.12 概念搜索 284
5.13 多语言搜索 292
5.14 跨语言搜索 293
5.15 情感识别 295
5.15.1 确定词语的褒贬倾向 298
5.15.2 实现情感识别 300
5.16 本章小结 301
第6章 Lucene原理与应用 303
6.1 Lucene深入介绍 304
6.1.1 常用查询对象 304
6.1.2 查询语法与解析 304
6.1.3 查询原理 308
6.1.4 分析文本 309
6.1.5 使用Filter筛选搜索结果 316
6.1.6 遍历索引库 317
6.1.7 索引数值列 318
6.2 Lucene中的压缩算法 322
6.2.1 变长压缩 322
6.2.2 PForDelta 324
6.2.3 前缀压缩 326
6.2.4 差分编码 328
6.3 创建和维护索引库 330
6.3.1 创建索引库 330
6.3.2 向索引库中添加索引文档 331
6.3.3 删除索引库中的索引文档 334
6.3.4 更新索引库中的索引文档 334
6.3.5 索引的合并 335
6.3.6 索引文件格式 335
6.4 查找索引库 338
6.4.1 查询过程 338
6.4.2 常用查询 342
6.4.3 基本词查询 343
6.4.4 模糊匹配 343
6.4.5 布尔查询 345
6.4.6 短语查询 347
6.4.7 跨度查询 349
6.4.8 FieldScoreQuery 353
6.5 读写并发控制 356
6.6 检索模型 356
6.6.1 向量空间模型 357
6.6.2 BM25概率模型 361
6.6.3 统计语言模型 367
6.7 本章小结 369
第7章 搜索引擎用户界面 370
7.1 实现Lucene搜索 370
7.2 实现搜索接口 372
7.2.1 编码识别 372
7.2.2 布尔搜索 375
7.2.3 指定范围搜索 375
7.2.4 搜索结果排序 376
7.2.5 搜索页面的索引缓存与更新 377
7.3 历史搜索词记录 380
7.4 实现关键词高亮显示 381
7.5 实现分类统计视图 383
7.6 实现Ajax搜索联想词 388
7.6.1 估计查询词的文档频率 388
7.6.2 搜索联想词总体结构 389
7.6.3 服务器端处理 389
7.6.4 浏览器端处理 390
7.6.5 服务器端改进 395
7.6.6 拼音提示 398
7.6.7 部署总结 399
7.7 集成其他功能 399
7.7.1 拼写检查 399
7.7.2 分类统计 400
7.7.3 相关搜索 402
7.7.4 再次查找 405
7.7.5 搜索日志 405
7.8 搜索日志分析 407
7.8.1 日志信息过滤 407
7.8.2 信息统计 409
7.8.3 挖掘日志信息 411
7.9 本章小结 412
第8章 使用Solr实现企业搜索 413
8.1 Solr简介 413
8.2 Solr基本用法 414
8.2.1 Solr服务器端的配置与中文支持 415
8.2.2 把数据放进Solr 421
8.2.3 删除数据 423
8.2.4 Solr客户端与搜索界面 424
8.2.5 Spring实现的搜索界面 425
8.2.6 Solr索引库的查找 436
8.2.7 索引分发 440
8.2.8 Solr搜索优化 442
8.3 Solr扩展与定制 445
8.3.1 Solr中字词混合索引 445
8.3.2 相关检索 447
8.3.3 搜索结果去重 449
8.3.4 定制输入输出 453
8.3.5 分布式搜索 457
8.3.6 SolrJ查询分析器 458
8.3.7 扩展SolrJ 466
8.3.8 扩展Solr 467
8.3.9 查询Web图 471
8.4 本章小结 473
第9章 地理信息系统案例分析 474
9.1 新闻提取 474
9.2 POI信息提取 479
9.2.1 提取主体 484
9.2.2 提取地区 485
9.2.3 指代消解 487
9.3 机器翻译 489
9.3.1 词对齐 490
9.3.2 翻译公司名 491
9.3.3 调整语序 493
9.4 本章小结 494
第10章 户外活动搜索案例分析 495
10.1 爬虫 495
10.2 信息提取 497
10.3 活动分类 501
10.4 搜索 501
10.5 本章小结 502
参考资料 503
· · · · · · (收起)
读后感
全面剖析搜索技术，但不乏深度。对搜索主流技术都做了详尽介绍，示例基于Java和LUCENE，一本不错的初中级学习书籍，也适合作为大中专院校教材。对视频搜索和语音搜索方面稍微偏少一些，希望再版有所补充。 另外，原价是69多，怎么这里是55，直接写的折扣价？
评分一本太装的书，看着目录还行，看看里面的内容，就受不了了。。。 大部分内容没有深度，这个倒不算什么大问题 毕竟是实战嘛 很多地方 标题和内容根本对不上 不少地方语句之间衔接不起来 粗制滥造啊 拜托以后不要再写这种书了 首先要端正态度啊
评分本人看此书的目的很简单， 就是想看看搜索引擎的结构，了解现有的开源项目lucene、solr， 以及搭建搜索引擎的难度。 如此一来， 此书是很合适的， 比起网上的零散资料。 的多长啊多长啊
评分一本太装的书，看着目录还行，看看里面的内容，就受不了了。。。 大部分内容没有深度，这个倒不算什么大问题 毕竟是实战嘛 很多地方 标题和内容根本对不上 不少地方语句之间衔接不起来 粗制滥造啊 拜托以后不要再写这种书了 首先要端正态度啊
评分搞一堆术语,本来很装逼的书... 结果,Struts2什么ajax都扯进来... 掉价... 个人认为是堆砌的书... 不值得购买... 当然....初学者嘛..还是值得看看入门的... 邮件列表更加有参考价值... 这书不专....求太广了.....就不太可能变的精...
用户评价
作为一名对互联网技术充满好奇的普通用户，我一直觉得搜索引擎是一个神奇的存在。然而，当我翻开《解密搜索引擎技术实战》这本书时，我才真正开始理解这个“神奇”是如何实现的。这本书的作者非常有能力将非常复杂的技术概念，用非常易于理解的方式呈现出来。书中对“信息索引”的讲解让我印象深刻。我一直好奇，搜索引擎是如何在短短几秒钟内，就从互联网上数以亿计的网页中找到我想要的特定信息？书中详细解释了倒排索引的原理，包括如何将文档中的词语进行提取、去重、排序，并建立词语与文档之间的映射关系。这种“先建索引，后查匹配”的思路，让我豁然开朗。而且，书中还提到了如何优化索引的存储和查询效率，例如使用压缩技术、B树等数据结构。此外，书中对“搜索结果排名”的讲解也极其精彩。它不仅仅介绍了基于词语匹配度的评分，还深入探讨了如何利用网页的权威性（PageRank）、用户点击行为、内容的新鲜度和相关性等多种因素来综合判断搜索结果的优劣。这让我明白了为什么有些看起来不那么相关的网页，却能排在搜索结果的前面。这本书让我对搜索引擎的认识提升到了一个全新的高度。
评分我一直对信息检索技术抱有浓厚的兴趣，而搜索引擎无疑是信息检索领域最重要的应用之一。《解密搜索引擎技术实战》这本书为我提供了一个深入了解搜索引擎背后复杂技术的绝佳机会。作者以一种非常系统和全面的方式，展示了搜索引擎的各个组成部分及其相互协作的机制。我印象最深刻的是书中对“文本挖掘”和“知识图谱”在搜索引擎中的应用。它不仅仅讲解了如何通过关键词匹配来查找信息，更重要的是，它介绍了如何通过对文本进行深度分析，提取出关键信息、实体和关系，并构建成知识图谱，从而实现更智能、更具语义化的搜索。例如，当用户搜索“苹果公司的CEO是谁？”时，搜索引擎如何能够直接返回“蒂姆·库克”这个答案，而不是一堆包含“苹果公司”和“CEO”的网页链接？书中对此进行了详细的阐述，让我看到了搜索引擎的巨大潜力。此外，书中还对搜索引擎的评估指标，如查准率、查全率、平均精确率等进行了详细的介绍，并讲解了如何通过A/B测试等方法来不断优化搜索算法。这本书的深度和广度都非常令人满意，为我打开了理解现代信息检索技术的新视角。
评分这本书是我在搜索技术领域的“圣杯”！我一直对搜索引擎的后台工作原理感到好奇，但很多资料要么过于理论化，要么缺乏实际操作指导。《解密搜索引擎技术实战》这本书完美地填补了这个空白。它从最基础的爬虫技术开始，详细讲解了如何有效地抓取互联网上的信息，包括URL的发现、网页的解析、Robots协议的遵循，以及如何处理各种反爬机制。这部分内容为我构建搜索引擎打下了坚实的基础。接着，书中深入讲解了“文本处理”这一关键环节。它详细介绍了分词、去停用词、词干提取、词形还原等NLP技术，以及如何为词语建立索引。我特别欣赏书中对中文分词的详细讨论，以及各种分词算法的优劣分析。然后，在“索引构建”部分，作者不仅解释了倒排索引的原理，还提供了多种实现方式和优化技巧，包括如何进行索引的压缩、如何进行索引的合并和更新。这些都是构建高效搜索引擎不可或缺的部分。更让我激动的是，书中还对“查询处理”和“结果排序”进行了深入的讲解，包括如何理解用户的查询意图、如何进行相关的扩展、如何利用各种评分模型来对搜索结果进行排序。这本书让我真正明白了搜索引擎是如何工作的，并且让我对未来的学习方向有了更清晰的认识。
评分这本书是我近期阅读过的最令我印象深刻的技术书籍之一。作者的写作风格清晰流畅，将复杂的搜索引擎技术娓娓道来，让我这个非专业人士也能逐渐领略其中的奥妙。我特别欣赏书中对“用户体验优化”的关注。它不仅仅讲解了如何提高搜索结果的相关性和准确性，更重要的是，它探讨了如何通过改进用户界面、提供即时建议、实现个性化推荐等方式来提升用户的整体搜索体验。例如，当用户在搜索框中输入关键词时，搜索引擎如何能够实时地给出搜索建议，从而帮助用户更快速地找到他们想要的信息？书中对此进行了详细的介绍，并提供了相关的实现思路。此外，书中还对搜索引擎的“安全性”和“可扩展性”进行了深入的探讨。它讲解了如何保护搜索引擎免受恶意攻击，如何保证用户数据的安全，以及如何构建能够应对海量数据和高并发访问的分布式系统。这些都是在实际应用中至关重要的方面。总而言之，这本书不仅让我学到了关于搜索引擎的技术知识，更让我对如何构建一个用户友好、安全可靠的搜索引擎有了更深刻的理解。
评分我最近一直在寻找一本能够全面、深入地讲解搜索引擎技术的好书，而《解密搜索引擎技术实战》完全满足了我的需求。这本书的内容之详尽，简直令人惊叹。作者以一种非常系统化的方式，将搜索引擎的各个核心组件一一剖析。我尤其欣赏书中对“用户查询处理”环节的深入讲解。它不仅仅介绍了如何将用户的文本查询转化为机器可以理解的格式，更重要的是，它探讨了如何理解查询的意图、如何进行词语的同义词扩展、如何处理查询中的歧义，以及如何根据用户过去的搜索行为和偏好来个性化地调整搜索结果。这让我意识到，搜索引擎早已不再是简单的关键词匹配，而是更加智能、更加人性化的信息代理。书中还对搜索引擎的性能优化做了非常详尽的论述，例如如何通过缓存、分布式计算、数据分片等技术来提高查询的响应速度和系统的吞吐量。这些都是在实际应用中至关重要的技术细节。阅读这本书的过程，就像是在进行一场精密的技术解构，每一个环节都经过了精心的设计和优化。这本书不仅让我学到了如何构建一个搜索引擎，更让我理解了为什么我们每天都在使用的搜索引擎会如此高效和智能。
评分我一直在寻找一本能够让我真正掌握搜索引擎核心技术的书籍，而不是仅仅停留在概念层面。《解密搜索引擎技术实战》这本书绝对是我近年来阅读过的最富有价值的技术类书籍之一。它的内容覆盖了搜索引擎从构建到优化的每一个关键环节，并且都进行了深入的剖析。我尤其喜欢书中对“分布式索引”和“分布式查询处理”的详细介绍。在互联网时代，数据量爆炸式增长，单台服务器早已无法应对如此庞大的信息量和高并发的查询请求。本书作者清晰地阐述了如何通过将数据分散存储在多台服务器上，并利用分布式计算技术来并行处理查询，从而实现高效、可扩展的搜索引擎。书中对MapReduce、Hadoop等分布式计算框架在搜索引擎中的应用也进行了介绍，这让我能够理解大型搜索引擎是如何在大规模数据集上进行计算的。此外，书中对“相关性度量”的探讨也让我受益匪浅。它不仅仅介绍了传统的TF-IDF等模型，还深入讲解了如何利用机器学习技术，例如支持向量机（SVM）、神经网络等，来构建更精准的查询-文档相关性模型。这让我看到了搜索引擎技术与前沿人工智能技术的深度融合。这本书的理论深度和实践指导性都非常出色，强烈推荐给所有想要深入了解搜索引擎技术的读者。
评分作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的从业者，我深知信息检索和知识获取对于个人和企业的重要性。搜索引擎作为连接信息和用户的桥梁，其技术复杂性和演进速度一直是我关注的焦点。阅读《解密搜索引擎技术实战》的过程，就像是进行了一场精彩绝伦的技术探索之旅。作者在书中展现了其深厚的学术功底和丰富的实战经验，将搜索引擎的每一个核心组件都剖析得淋漓尽致。从爬虫的策略和效率优化，到分词和词语的理解，再到如何高效地构建和维护庞大的索引，以及如何根据用户查询进行精准的匹配和排序，每一个环节都设计得极其精巧，并且考虑了各种实际应用中的挑战。书中对于如何处理大规模数据、如何提高查询响应速度、如何应对恶意爬虫等问题都有深入的探讨和解决方案。特别让我印象深刻的是，书中并没有止步于介绍传统搜索引擎的技术，而是对当前人工智能和机器学习在搜索引擎中的应用，例如自然语言处理、深度学习模型在搜索结果排序中的应用等，也进行了前瞻性的介绍。这让我能够站在更高的维度理解搜索引擎技术的未来发展趋势。总而言之，这本书不仅是一本技术指南，更是一本启发思维的经典之作，为我打开了理解现代信息社会运行机制的另一扇窗。
评分这本书简直是为我量身定做的！长期以来，我一直对搜索引擎的幕后运作充满好奇，但市面上大多数关于搜索引擎的书籍要么过于理论化，要么过于浅显，无法满足我深入探究的渴望。直到我遇到了《解密搜索引擎技术实战》，我才找到了我一直在寻找的宝藏。这本书的作者对搜索引擎的各个层面都有着极其深入的理解，并且能够以一种非常清晰、有条理的方式将复杂的概念呈现出来。我尤其欣赏书中对爬虫技术、索引构建、查询处理以及排名算法的详细讲解。每一个部分都不仅仅是理论的堆砌，而是辅以大量的代码示例和实际案例，让我能够亲手实践，真正理解这些技术是如何工作的。例如，在讲解索引构建时，书中不仅解释了倒排索引的原理，还提供了Python实现的示例代码，让我能够一步一步地构建自己的小型搜索引擎索引。这种“边学边练”的学习方式极大地提升了我的学习效率和对知识的掌握程度。而且，书中对搜索引擎的演进历程也有着精彩的描述，让我能够理解搜索引擎技术是如何从最初的简单关键词匹配发展到如今复杂的语义理解和个性化推荐。这让我不禁感叹，原来我们每天都在使用的搜索引擎，背后蕴含着如此精妙的智慧和不懈的创新。我强烈推荐这本书给任何对搜索引擎技术感兴趣的开发者、学生或者只是一个好奇的读者，相信我，你绝对不会失望！
评分这本书就像一个宝藏，为我揭示了隐藏在我们日常搜索行为背后的复杂技术世界。作为一名对算法和数据结构有浓厚兴趣的爱好者，我一直想深入了解搜索引擎是如何做到在海量信息中快速找到我想要的内容的。《解密搜索引擎技术实战》这本书做到了这一点，并且做得非常出色。书中对爬虫的讲解，不仅仅停留在“如何抓取网页”的层面，还深入探讨了如何制定有效的抓取策略，如何处理动态网页和JavaScript渲染，如何避免被网站封锁，以及如何保证爬取数据的质量和时效性。这让我对搜索引擎的“信息收集”环节有了全新的认识。接着，在索引构建部分，作者详细解释了倒排索引的原理，包括词项的存储、文档ID的映射，以及如何进行高效的合并和压缩。这些看似枯燥的技术细节，在作者的笔下变得生动有趣，并且与实际应用紧密结合。更让我惊喜的是，书中还介绍了如何处理自然语言中的同义词、近义词以及多义词，以及如何通过词语的权重和文档的评分来影响搜索结果的排序。这让我真正理解了为什么有时候搜索结果会出乎意料地精准。这本书的实践性非常强，读起来非常有成就感。
评分我一直对互联网的核心技术，尤其是搜索引擎的底层逻辑非常着迷。我尝试过阅读一些技术文档和在线教程，但总感觉隔靴搔痒，无法真正理解其中的奥秘。《解密搜索引擎技术实战》这本书彻底改变了我的看法。它的内容极其详实，将搜索引擎从零开始构建的每一个环节都讲解得清晰透彻。我最喜欢的是书中对“如何让机器理解人类语言”这一核心问题的探讨。书中详细介绍了各种自然语言处理（NLP）技术，例如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等等，并解释了这些技术如何被应用到搜索引擎中，以提高搜索的准确性和用户体验。例如，当用户输入一个模糊的查询时，搜索引擎是如何通过理解查询的意图和上下文来返回更相关的结果的？书中对此有非常精彩的解答，并且提供了相关的算法和实现思路。此外，书中对信息检索理论的讲解也十分到位，包括TF-IDF、BM25等经典的评分模型，以及它们在实际应用中的优缺点。更重要的是，书中并没有回避技术实现中的难点和挑战，而是积极地探讨各种优化策略，例如如何平衡搜索结果的相关性和多样性，如何应对“长尾查询”，以及如何通过用户反馈来不断改进搜索算法。这本书的深度和广度都超出了我的预期，我真的从中受益匪浅。
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