1.Lucene Java精华版目  录
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Lucene Java精华版目  录

       第1章 搜索引擎总体结构

       1.1 搜索引擎基本模块

       1.2 开发环境

       1.3 搜索引擎工作原理

       1.3.1 网络爬虫

       1.3.2 全文索引结构与Lucene实现

       1.3.3 搜索用户界面

       1.3.4 计算框架

       1.3.5 文本挖掘

       1.4 本章小结

       第2章 网络爬虫的原理与应用

       2.1 爬虫的基本原理

       2.2 爬虫架构

       2.3 抓取网页

       2.4 存储URL地址

       2.5 并行抓取

       2.6 RSS抓取

       2.7 抓取FTP

       2.8 下载

       2.9 图像的OCR识别

       2. Web结构挖掘

       2. 部署爬虫

       2. 本章小结

       第3章 索引内容提取

       3.1 从HTML文件中提取文本

       3.1.1 字符集编码

       3.1.2 识别网页的编码

       3.1.3 网页编码转换为字符串编码

       3.1.4 使用HTMLParser实现定向抓取

       3.1.5 使用正则表达式提取数据

       3.1.6 结构化信息提取

       3.1.7 网页的DOM结构

       3.1.8 使用NekoHTML提取信息

       3.1.9 网页去噪

       3.1. 网页结构相似度计算

       3.1. 提取标题

       3.1. 提取日期

       3.2 从非HTML文件中提取文本

       3.2.1 提取标题的一般方法

       3.2.2 PDF文件

       3.2.3 Word文件

       3.2.4 Rtf文件

       3.2.5 Excel文件

       3.2.6 PowerPoint文件

       3.3 提取垂直行业信息

       3.3.1 医疗行业

       3.3.2 旅游行业

       3.4 流媒体内容提取

       3.4.1 音频流内容提取

       3.4.2 视频流内容提取

       3.5 存储提取内容

       3.6 本章小结

       第4章 中文分词原理与实现

       4.1 Lucene中的中文分词

       4.1.1 Lucene切分原理

       4.1.2 Lucene中的Analyzer

       4.1.3 自己写Analyzer

       4.1.4 Lietu中文分词

       4.2 查找词典算法

       4.3 中文分词的原理

       4.4 中文分词流程与结构

       4.5 形成切分词图

       4.6 概率语言模型的分词方法

       4.7 N元分词方法

       4.8 新词发现

       4.9 未登录词识别

       4. 词性标注

       4. 平滑算法

       4. 机器学习的方法

       4. 有限状态机

       4. 本章小结

       第5章 让搜索引擎理解自然语言

       5.1 停用词表

       5.2 句法分析树

       5.3 相似度计算

       5.4 文档排重

       5.4.1 语义指纹

       5.4.2 SimHash

       5.4.3 分布式文档排重

       5.5 中文关键词提取

       5.6 相关搜索词

       5.7 信息提取

       5.8 拼写检查与建议

       5.9 自动摘要

       5.9.1 自动摘要技术

       5.9.2 自动摘要的设计

       5.9.3 基于篇章结构的自动摘要

       5.9.4 Lucene中的动态摘要

       5. 文本分类

       5..1 特征提取

       5..2 中心向量法

       5..3 朴素贝叶斯

       5..4 支持向量机

       5..5 多级分类

       5..6 规则方法

       5..7 网页分类

       5. 自动聚类

       5..1 聚类的定义

       5..2 K均值聚类方法

       5..3 K均值实现

       5..4 深入理解DBScan算法

       5..5 使用DBScan算法聚类实例

       5. 拼音转换

       5. 概念搜索

       5. 多语言搜索

       5. 跨语言搜索

       5. 情感识别

       5..1 确定词语的褒贬倾向

       5..2 实现情感识别

       5..3 用户协同过滤

       5. 本章小结

       第6章 Lucene原理与应用

       6.1 Lucene深入介绍

       6.1.1 常用查询

       6.1.2 查询语法与解析

       6.1.3 查询原理

       6.1.4 使用Filter筛选搜索结果

       6.1.5 遍历索引库

       6.1.6 索引数值列

       6.2 Lucene中的压缩算法

       6.3 创建和维护索引库

       6.4 查找索引库

       6.5 读写并发控制

       6.6 优化使用Lucene

       6.6.1 索引优化

       6.6.2 查询优化

       6.6.3 实现时间加权排序

       6.6.4 实现字词混合索引

       6.6.5 重用Tokenizer

       6.6.6 定制Tokenizer

       6.7 检索模型

       6.7.1 向量空间模型

       6.7.2 BM概率模型

       6.7.3 统计语言模型

       6.8 查询大容量索引

       6.9 实时搜索

       6. 本章小结

       第7章 搜索引擎用户界面

       7.1 实现Lucene搜索

       7.2 搜索页面设计

       7.2.1 Struts2实现的搜索界面

       7.2.2 翻页组件

       7.3 实现搜索接口

       7.3.1 编码识别

       7.3.2 布尔搜索

       7.3.3 指定范围搜索

       7.3.4 搜索结果排序

       7.3.5 搜索页面的索引缓存与更新

       7.4 历史搜索词记录

       7.5 实现关键词高亮显示

       7.6 实现分类统计视图

       7.7 实现相似文档搜索

       7.8 实现AJAX搜索联想词

       7.8.1 估计查询词的文档频率

       7.8.2 搜索联想词总体结构

       7.8.3 服务器端处理

       7.8.4 浏览器端处理

       7.8.5 服务器端改进

       7.8.6 拼音提示

       7.8.7 部署总结

       7.9 集成其他功能

       7.9.1 拼写检查

       7.9.2 分类统计

       7.9.3 相关搜索

       7.9.4 再次查找

       7.9.5 搜索日志

       7. 搜索日志分析

       7..1 日志信息过滤

       7..2 信息统计

       7..3 挖掘日志信息

       7. 本章小结

       第8章 使用Solr实现企业搜索

       8.1 Solr简介

       8.2 Solr基本用法

       8.3 从FAST Search移植到Solr

       8.4 Solr扩展与定制

       8.5 Solr的.NET客户端

       8.6 Solr的PHP客户端

       8.7 本章小结

       第9章 地理信息系统案例分析

       9.1 新闻提取

       9.2 POI信息提取

       9.3 本章小结

       第章 户外活动搜索案例分析

       .1 爬虫

       .2 信息提取

       .3 活动分类

       .4 搜索

       .5 本章小结

       参考资料

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       spring-aop-4.0.9.RELEASE

       spring-beans-4.0.9.RELEASE

       spring-context-4.0.9.RELEASE

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       spring-web-4.0.9.RELEASE

       spring-webmvc-4.0.9.RELEASE

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