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最早lucene2.4以及以前,追溯到2008年前后,lucene刚刚引起大家的关注,到后来Nutch 、solr的出现,lucene变得更加热。Nutch、Solr的发展,极大推动了lucene的升级。 对于一些接触过搜索,使用过lucene、solr的人来说,一般都会感觉lucene、solr很牛逼。我个人也认为solr、lucene确实非常NB,他涵盖了信息检索的几乎全部基础知识和非常高性能的实现方式。从solr的结构,扩展、维护整体看,发现有非常多的“工程亮点”,熟读solr定会增加对java的理解、运用技能。 但是,其实lucene solr有其自身的一些局限性,而这些局限性在大数据量的时候显得更为明显。
几种常见的基于Lucene的开源搜索解决方案对比
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Content-Based 推荐算法及协同过滤算法(Item-Based 、User-based)。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还有很大的难度。
内容摘要: 为Lucene做一个通用XML接口一直是我最大的心愿:更方便的在WEB应用中嵌入全文检索功能,2004年时类似应用还很不成熟,但现在也许应该优先试试以Lucene为核心的Solr全文应用引擎; 提供了XML的数据输入接口:适合将原有基于各种数据库的数据源导入到全文索引中,保证了数据源的平台无关性; 通过了基于XML的搜索结果输出:方便了通过XSLT进行前台的结果显示;
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