Apache Lucene: Sistemas de busca com técnicas de Recuperação de Informação

by Marco Reis

Overview

Estamos na Era Digital. Geramos dados a todo o momento, notícias, livros, e-mails, cadastros, logs, redes sociais, trânsito - tudo o que a sociedade faz gera algum tipo de informação. Em função dessa grande quantidade de dados e do pouco tempo disponível para fazer nossas tarefas, nasceram os sistemas de busca, que fazem parte de uma área da computação chamada de Recuperação da Informação. A informação deve ser fácil de encontrar para ser útil e é nesse ponto que os buscadores tornam o trabalho mais produtivo. A internet mudou a forma como vivemos e hoje utilizamos as ferramentas de busca para tudo no nosso cotidiano. Neste livro, Marco Reis fala sobre sistemas de busca e as tecnologias usadas para resolver esse problema. Tendo em vista a necessidade de informação do usuário moderno, que está acostumado a encontrar o que procura facilmente em ferramentas como o Google, sabemos que em nossos sistemas precisamos apresentar a mesma funcionalidade de busca. Você aprenderá como criar motores de busca com o Lucene, com um aprofundamento em recursos avançados, incluindo o uso de outras ferramentas, como o Hibernate Search e o Apache Nutch, e técnicas como web crawling e web scraping.

Product Details

ISBN-13:	9788572540285
Publisher:	Casa do Código
Publication date:	09/19/2019
Sold by:	Bookwire
Format:	eBook
Pages:	399
File size:	964 KB
Language:	Portuguese

About the Author

Marco Reis é Engenheiro de Software e trabalha em projetos de big data e inteligência artificial. Mestre em Computação Aplicada pela Universidade de Brasília, tem artigos publicados e apresentados em congressos nacionais e internacionais nas áreas de Big Data e Computação em Nuvem. Como desenvolvedor de software tem experiência em Java, microservices, messaging e NLP.

Table of Contents

1 Introdução 1.1 Linguagem natural 1.2 Sistemas de busca 1.3 Apache Lucene 1.4 Muito mais do que apenas buscas 1.5 O que um motor de busca não faz 1.6 Ecossistema do Lucene 1.7 Aplicações de exemplo e código-fonte 2 Conceitos de recuperação da informação 2.1 Recuperação da Informação 2.2 Índice 2.3 Documento 2.4 Campo 2.5 Termo 2.6 Fases de processamento 2.7 Dados estruturados 2.8 Dados semiestruturados 2.9 Dados não estruturados 2.10 Índice invertido 3 Indexação e busca 3.1 O que vamos precisar 3.2 Primeira fase: indexação 3.3 Segunda fase: a busca 3.4 Removendo documentos do índice 3.5 Atualizando documento no índice 4 Tipos de busca 4.1 Comparação com uma consulta SQL 4.2 Sintaxe clássica de buscas 4.3 Buscas com a sintaxe clássica 4.4 Operadores lógicos 4.5 Busca com elevação (boost) 4.6 Expressão regular 4.7 API do Lucene 5 Principais classes do Lucene 5.1 Document 5.2 Field 5.3 IndexWriter 5.4 Directory 5.5 IndexReader 6 Configurações avançadas 6.1 Configurações da indexação 6.2 Performance da configuração padrão 6.3 Tipos de arquivo 6.4 Controlando a segmentação do índice 6.5 Analyzer 7 Integração com sistemas corporativos 7.1 Modelo de dados 7.2 Um buscador para sistemas web 7.3 Índice Produto 7.4 Carga inicial dos dados 7.5 O managed bean BuscaLivreProdutoBean 7.6 Paginação com Lucene 7.7 Atualizando o índice com temporizador 7.8 Índice Venda 8 Hibernate Search ORM 8.1 Configuração do projeto 8.2 Indexando dados relacionais com Hibernate Search 8.3 Consultando com Hibernate Search 8.4 Indexando campos numéricos 8.5 Indexando associações entre classes 8.6 Indexando campos binários 9 Recursos avançados 9.1 Sinônimos 9.2 Frequência dos termos 9.3 Indexando campos com vetores 9.4 Corretor ortográfico (spell checker) 9.5 Sugestão de resultados (suggester) 9.6 Consulta "More Like This" (MLT) 9.7 Marcando texto com Highlighter 9.8 Faceted search/navigation 10 Extraindo dados da internet 10.1 Web crawling 10.2 Web scraping 10.3 Considerações sobre performance 10.4 Considerações legais e éticas 11 Referências bibliográficas