第1章 使用Elasticsearch 1
1.1 基本概念 1
1.2 安裝 2
1.3 搜索集群 5
1.4 創建索引 6
1.5 使用Java客戶端接口 9
1.5.1 創建索引 11
1.5.2 增加、刪除與修改數據 14
1.5.3 分析器 16
1.5.4 數據導入 17
1.5.5 通過攝取快速導入數據 17
1.5.6 索引庫結構 17
1.5.7 查詢 18
1.5.8 區間查詢 22
1.5.9 排序 23
1.5.10 分布式搜索 23
1.5.11 過濾器 24
1.5.12 高亮顯示 24
1.5.13 分頁 25
1.5.14 通過聚閤實現分組查詢 26
1.5.15 文本列的聚閤 27
1.5.16 遍曆數據 28
1.5.17 索引文檔 29
1.5.18 Percolate 29
1.6 RESTClient 30
1.6.1 使用攝取 31
1.6.2 代碼實現攝取 33
1.7 使用Jest 33
1.8 Python客戶端 37
1.9 Scala客戶端 40
1.10 PHP客戶端 43
1.11 SQL支持 44
1.12 本章小結 48
第2章 開發插件 49
2.1 搜索中文 49
2.1.1 中文分詞原理 49
2.1.2 中文分詞插件原理 51
2.1.3 開發中文分詞插件 53
2.1.4 中文AnalyzerProvider 55
2.1.5 字詞混閤索引 57
2.2 搜索英文 60
2.2.1 句子切分 60
2.2.2 標注詞性 62
2.3 使用測試套件 64
2.4 本章小結 68
第3章 管理搜索集群 69
3.1 節點類型 69
3.2 管理集群 69
3.3 寫入權限控製 70
3.4 使用X-Pack 71
3.5 快照 72
3.6 Zen發現機製 73
3.7 聯閤搜索 74
3.8 緩存 74
3.9 本章小結 75
第4章 源碼分析 76
4.1 Lucene源碼分析 76
4.1.1 Ivy管理依賴項 76
4.1.2 源碼結構介紹 76
4.2 Gradle 77
4.3 Guice 77
4.4 Joda-Time 79
4.5 Transport 80
4.6 綫程池 80
4.7 模塊 80
4.8 Netty 81
4.9 分布式 81
4.10 本章小結 82
第5章 搜索相關性 83
5.1 BM25檢索模型 83
5.1.1 使用BM25檢索模型 86
5.1.2 參數調優 86
5.2 學習評分 86
5.2.1 基本原理 87
5.2.2 準備數據 87
5.2.3 Elasticsearch學習排名 89
5.3 本章小結 91
第6章 搜索引擎用戶界麵 92
6.1 JSP實現搜索界麵 92
6.1.1 用於顯示搜索結果的自定義標簽 93
6.1.2 使用Listlib 98
6.1.3 實現翻頁 100
6.2 使用Spring實現的搜索界麵 102
6.2.1 實現REST搜索界麵 102
6.2.2 REST API中的HTTP PUT 104
6.2.3 Spring-data-elasticsearch 106
6.2.4 Spring HATEOAS 112
6.3 實現搜索接口 113
6.3.1 編碼識彆 113
6.3.2 布爾搜索 116
6.3.3 搜索結果排序 116
6.4 實現相似文檔搜索 117
6.5 實現AJAX搜索聯想詞 119
6.5.1 估計查詢詞的文檔頻率 119
6.5.2 搜索聯想詞總體結構 119
6.5.3 服務器端處理 120
6.5.4 瀏覽器端處理 125
6.5.5 拼音提示 127
6.5.6 部署總結 127
6.5.7 Suggester 128
6.6 推薦搜索詞 129
6.6.1 挖掘相關搜索詞 130
6.6.2 使用多綫程計算相關搜索詞 132
6.7 查詢意圖理解 133
6.7.1 拼音搜索 133
6.7.2 無結果處理 133
6.8 集成其他功能 134
6.8.1 拼寫檢查 134
6.8.2 分類統計 135
6.8.3 相關搜索 141
6.8.4 再次查找 144
6.8.5 搜索日誌 144
6.9 查詢分析 146
6.9.1 曆史搜索詞記錄 146
6.9.2 日誌信息過濾 147
6.9.3 信息統計 148
6.9.4 挖掘日誌信息 150
6.9.5 查詢詞意圖分析 150
6.10 部署網站 150
6.10.1 部署到Web服務器 151
6.10.2 防止攻擊 152
6.11 本章小結 156
第7章　OCR文字識彆 157
7.1 Tesseract 157
7.2 使用TensorFlow識彆文字 161
7.3 OpenCV 164
7.3.1 預處理 166
7.3.2 文字區域提取 169
7.3.3 糾正偏斜 171
7.3.4 Linux環境支持 172
7.4 JavaCV 172
7.5 本章小結 174
第8章　問答式搜索 176
8.1 生成錶示語義的代碼 176
8.2 信息整閤 181
8.2.1 實體對齊 181
8.2.2 編輯距離 181
8.2.3 Jaro-Winkler距離 187
8.2.4 比較器 189
8.2.5 Cleaner 189
8.2.6 運行過程 190
8.2.7 遺傳算法調整參數 192
8.3 自動問答 193
8.3.1 問句處理器 193
8.3.2 自動發現答案 198
8.4 本章小結 199
第9章　Elastic係統監控 201
9.1 Logstash 201
9.1.1 使用Logstash 201
9.1.2 插件 203
9.1.3 數據庫輸入插件 206
9.2 Filebeat 207
9.3 消息過期 208
9.4 Kibana 208
9.5 Flume 209
9.6 Kafka 210
9.7 Graylog 211
9.8 物聯網數據 215
9.9 本章小結 216
· · · · · · (收起)