编辑“︁全文检索”︁

= 全文检索 =

'''全文检索'''（Full-text search）是一种信息检索技术，它允许用户通过输入关键词或短语，在大量非结构化或半结构化文本数据中快速查找包含指定内容的所有文档。与传统的精确匹配搜索不同，全文检索能够理解文本的语义内容，支持模糊匹配、同义词扩展和相关度排序等功能。

== 基本概念 ==

=== 倒排索引 ===
全文检索的核心是'''倒排索引'''（Inverted Index）数据结构，它将文档中的每个词项（Term）映射到包含该词项的文档列表。这种结构与传统的"文档→词项"的正向索引相反，因此得名"倒排索引"。

示例倒排索引结构：
<mermaid>
graph LR
    A[Term: 搜索] --> B[Doc1, Doc3]
    A --> C[Positions: 5, 12]
    D[Term: 引擎] --> E[Doc1, Doc2]
    D --> F[Positions: 8, 3]
</mermaid>

=== 分词（Tokenization） ===
全文检索系统通常需要对文本进行'''分词'''处理，将连续文本分割为有意义的词项。中文分词相比英文更为复杂，因为中文词与词之间没有明确的分隔符。

=== 相关度评分 ===
全文检索系统使用复杂的算法计算查询与文档的匹配程度，常见的评分模型包括：
* [[TF-IDF]]（词频-逆文档频率）
* [[BM25]]（改进的概率模型）
* [[向量空间模型]]

== 技术实现 ==

=== 基本流程 ===
全文检索系统通常遵循以下工作流程：
1. 文档采集
2. 文本预处理（分词、去除停用词等）
3. 构建索引
4. 处理查询
5. 返回排序结果

=== 常见实现 ===
以下是一个使用[[Elasticsearch]]进行全文检索的简单示例：

<syntaxhighlight lang="json">
// 创建索引
PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text" },
      "content": { "type": "text" }
    }
  }
}

// 添加文档
POST /articles/_doc/1
{
  "title": "全文检索技术",
  "content": "全文检索是一种强大的信息检索技术..."
}

// 执行搜索
GET /articles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "信息检索"
    }
  }
}
</syntaxhighlight>

== 应用场景 ==

全文检索技术广泛应用于以下领域：
* '''企业搜索'''：企业内部文档管理系统
* '''电子商务'''：商品搜索和推荐
* '''内容管理系统'''：新闻、博客等网站的内容检索
* '''日志分析'''：如[[Elasticsearch]]在日志分析中的应用
* '''学术研究'''：文献检索系统

== 性能优化 ==

为了提高全文检索系统的性能，常见的优化策略包括：
* '''索引优化'''：合理设置分片和副本
* '''查询优化'''：使用布尔查询、短语查询等高级查询方式
* '''缓存机制'''：缓存热门查询结果
* '''硬件加速'''：使用SSD存储索引

== 相关技术 ==

* [[Elasticsearch]] - 基于Lucene的分布式搜索引擎
* [[Apache Lucene]] - 全文检索库
* [[Solr]] - 另一个基于Lucene的企业搜索平台
* [[数据库索引]] - 传统数据库中的索引技术

== 参见 ==

* [[信息检索]]
* [[自然语言处理]]
* [[搜索引擎原理]]

[[Category:信息检索]]
[[Category:数据库技术]]
[[Category:搜索引擎]]