目录 1 开发背景 1 1.1 系统开发背景与意义 1 1.2 研究内容 1 1.3 文档的组织结构 1 2 系统需求分析 2 2.1 系统需求分析 2 2.2可行性分析 2 2.2.1经济可行性 2 2.2.2技术可行性 2 2.2.3操作可行性 3 2.3功能分析 3 2.4 技术分析 3 3 系统设计 5 3.1 系统概述 5 3.2 系统功能 5 3.3 数据库设计 6 3.3.1数据库概
1、索引原理1.1、倒排索引倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗来说，正向索引通过key找Value，反向索引是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引1.2、索引模型现有索引和映射如下：{
"products":{
"mappings":{
"properties":{
"descrip
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2023-12-21 11:06:23
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ES的默认中文分词效果太差了，稍微长一点的词句就完全匹配不到，于是选择使用安装IK中文分词器来实现索引的分词。参考：https://www.bbsmax.com/A/6pdDqDaXzw/
一、安装官网教程：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，注意版本对应的问题
1.下载 从此处下载预构建包：
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2023-11-23 15:06:52
153阅读
# Java与MySQL分词搜索的实现指南
随着互联网的迅猛发展，信息的迅速检索日益显得重要。在这篇文章中，我们将为刚入行的小白开发者介绍如何使用Java结合MySQL实现分词搜索。这将涵盖整个流程的概述、所需的代码示例，并提供相应的解释。
## 整体流程
为了更好地理解整个分词搜索的实现过程，我们可以将步骤以表格的形式直观展示：
| 步骤 | 描述
# Java分词搜索功能实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你理解并实现Java分词搜索功能。分词搜索是一种将文本分解成单独的词或短语的技术，常用于搜索引擎和自然语言处理。以下是实现Java分词搜索功能的步骤和代码示例。
## 1. 项目准备
首先，我们需要准备一些基本的工具和库。这里，我们将使用`JDK`、`Maven`和`HanLP`库进行分词。
1. **安装JDK**
原创
2024-07-30 05:45:20
38阅读
# Java搜索条件分词实现指南
## 介绍
在Java开发中，搜索功能是非常常见的需求。为了提高搜索的准确性和效率，我们可以使用搜索条件分词的方法。本文将教会你如何在Java中实现搜索条件分词的功能。
## 整体流程
下面是实现搜索条件分词的整体流程，我们可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取用户输入的搜索条件 |
| 2 | 对搜索条件
原创
2023-10-07 16:20:55
185阅读
# 了解Java中的matches方法
Java中的matches方法是一个用于字符串匹配的方法，可以用来检查一个字符串是否与给定的正则表达式匹配。在本文中，我们将深入了解matches方法的用法，并通过代码示例演示如何使用它来进行分词搜索。
## 什么是matches方法？
在Java中，matches方法是String类的一个方法，用于检查一个字符串是否与给定的正则表达式匹配。它返回一个
原创
2024-06-29 04:21:34
40阅读
一、ES分词介绍我们使用搜索引搜索我们想要查询的内容时，ES数据库会对我们输入的内容进行分词，再按分词的评分进行排序，优先显示评分高的内容。如在某宝搜索双飞燕蓝牙无线鼠标，某宝的搜索引擎就可能会将该内容分为双飞燕，蓝牙，无线，鼠标，并将评分高的结果优先显示。如上图，双飞燕就跟无线蓝牙鼠标分开了，这就是分词因为默认的ES分词器对中文支持不是很好，这里需要使用elasticsearch-analysi
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2023-07-25 22:02:19
191阅读
作者：不详
搜索引擎分词算法介绍
自动分词是基于字符串匹配的原理进行的；所谓自动分词方法，指的是汉字字符串匹配
的进行方式。
1. 最大匹配法 亦称MM法；其基本思想是这样的，假设自动分词词典（或词库）中的最
长词条是i个字，则取被处理材料当前字符串序列中的前i个字作为匹配字段，查找词
典，若词典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作
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2024-02-03 22:12:50
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中文分词中文的词和英文的单词完全不同。因为英文各个单词都是用空格分隔，而中文所有的字都连在一起。因此需要增加中文分词的功能，来让程序识别出各个词语，方便搜索。举个例子：有一个网上书店，这个网上书店有一个搜索书的搜索框。用户在搜索框输入“司汤达的红与黑”，系统就应该识别出“司汤达”和”红与黑“，来找到相应的书。从GitHub上下载jcseg 2.1.0 Release 版本的源代码。确保你的电脑上已
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2023-10-10 16:57:31
134阅读
假设我们在词典中查找一个k开头的单词，我们会怎么做呢？从词典第一页开始一页一页的翻页，然后直到翻到k开头的单词。直接翻页到词典大概中间的位置，然后根据词典a-z排列规律，判断翻到的页在k之前，还是之后，然后继续翻页。其实这就是一个查找问题，上面第二种方法就是 二分查找我们再举一个例子： 我自己随便想一个 1-100 之间的数字，然后让你来猜，你每次猜测之后我都会告诉你，猜大了还是猜小了。（假设我心
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2023-11-19 09:49:08
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本期目录一，二分法检索算法介绍二，二分法检索算法思路三，二分法检索算法代码实现四，以算法时间复杂度和空间复杂度总结算法。 一，二分法检索算法介绍二分法检索（binary search）又称折半检索，二分法检索的基本思想是设字典中的元素从小到大有序地存放在数组（array）中。是最常用的搜索算法之一，这主要是由于其搜索时间短。二，二分法检索算法思路这种搜索使用分而治之方法，并且需要事先对数
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2023-11-06 15:02:20
81阅读
搜索引擎是什么？所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境--百度百科。&n
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2023-09-18 10:08:44
258阅读
keep_first_letter、keep_separate_first_letter、keep_full_pinyin、keep_joined_full_pinyin、keep_original用法纪实。
拼音分词环境准备找到和ElasticSearch版本相同的ik分词器和拼音分词器ElasticSearch的plugins目录下。ElasticS
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2024-03-25 22:46:53
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中文分词和搜索引擎
中文分词除了在索引结构上影响搜索引擎以外，还会如何影响搜索引擎？除了搜索引擎的索引过程需要用到分词以外，所有的搜索之前也需要用到分词。有些人误认为"短语搜索"（即两端加上引号的搜索方式，搜索引擎基本都支持这种方式，查看搜索引擎帮助）是直接拿字符串去匹配不用分词，因为结果看上去好像是字符串匹配的结果。其实不然，短语搜索同样需要用分词，只不过在结果中需要位置连续等严格限制。当位置连
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2023-07-25 20:20:52
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这里写目录标题一、分词器elasticsearch-analysis-ik1. 分词类型一、分词器的作用1.1 分词器的作用三、创建索引3.1 创建指定分词器的索引 之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了一、分词器elasticsearch-anal
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2024-03-25 21:59:02
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倒排索引与分词索引索引介绍倒排索引组成分词分词器Analyze API预定义的分词器中文分词自定义分词分词使用说明分词使用建议更多分词使用可查看官方文档 索引索引介绍正排索引 ：文档 Id 到文档内容、单词的关联关系倒排索引：单词到文档 Id 的关联关系倒排索引组成倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分：单词词典（Term Dictionary） 单词词典是倒排索引的重要组成部分，记录所有文档
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2024-04-03 13:59:50
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1. 最简单的搜索 （利用like语句匹配）此搜索只能用于单个单词的搜索 例如：用户昵称的搜索，群名称的搜索等2. 真正的搜索 （分词+匹配）这种方式可用于数据段的搜索，像对文章内容标题进行检索等原理：利用 Mysql中的全文搜索match against实现步骤1.使用Mysql全文检索fulltext的先决条件：表的类型必须是MyISAM （MySQL5.6 后Innodb也可以） 建立全文
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2024-03-28 12:16:30
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From : 1、什么是SphinxSphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎，商业授权（例如, 嵌入到其他程序中）需要联系我们（Sphinxsearch.com）以获得商业授权。一般而言，Sphinx是一个独立的搜索引擎，意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和Pos
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2024-09-02 15:16:18
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一，倒排索引（Inverted Index）ElasticSearch引擎把文档数据写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表 示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排
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2023-10-07 10:16:36
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