2010-10-20 15 views

回答

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分面是否有用取決於您的用例 - 儘管如果做得對,它往往會非常用戶友好。

事實上,正如您所指出的,您的方面的質量取決於數據的質量。如果您無法以任何方式對您的任何Lucene文檔進行分類,則分面可能不適合您。但是,如果您可以實現對數據的簡單分類(例如源系統,創建日期,語言或大小),那麼這肯定可以幫助用戶。再一次,面對什麼取決於你的用例。有用的方面不必基於內容源中存在的字段值,可以在對數據進行索引之前處理數據時填充它們。

如果您有很多時間用於開發(右側),則使用分類系統(如Balie,OpenNLP或類似)可以根據您的用戶域提供良好的平面選項。

如果您的應用程序允許,則可以引入Folksonomies,讓用戶標籤爲faceting選項。

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我確實有標籤,但最終搜索非結構化文本是主要的用例。我希望以某種方式爲查詢中的每個術語創建方面或類似的東西,儘管我不知道這個想法是否真的有效。從我的理解小平面看來,對於已在lucene索引中分類爲分離的「字段」的數據,效果最佳。我是否正確地說,一個不能在同一領域的不同維度(!)上真正面對搜索... – 2010-10-21 06:21:03