索引引擎
我正在开发上下文发现系统 - 这是搜索和建议的组合。
目前我正在寻找用于索引的库。
经过一番调查后，我留在了 Lucene 和 Terrier 上，发现 Indri 不舒服。
两者都有什么缺点？使用它们时我会遇到什么问题？
Terrier 真的没有增量索引吗（每次添加新文档时，我都需要重建并重新索引所有内容）？
我的要求是： - 轻松添加新文档 - 简单的得分方法注入 - 安静且定义明确的模型
还有一件事：梗犬还活跃吗？自 2010 年 10 月 3 日以来，我没有看到任何更新 terrier 变更日志
I'm developing context discover system - which is mix of searching and suggestions.
Currently I'm looking for library for indexing.
After some investigation I stayed on Lucene and Terrier and found Indri not comfortable.
What are the downsides of both? What problem I can meet while using them?
Is it true that Terrier doesn't have incremental indexing (every time new document is added, I need to rebuild and reindex everything)?
My requirements are:
- easy adding new documents
- easy score methods injection
- quiet well defined model
And one more thing: is Terrier still active? I haven't seen any update since 10/03/2010 terrier changelog
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评论（1）
您将使用什么类型的数据库？根据我的经验，Lucene 的文档比 Terrier 好得多。
这是一篇比较 Lucene 和 Terrier 的文章：
http://text -analytics.blogspot.com/2011/05/java-based-retrieval-toolkits.html
What sort of database are you going to be using? Lucene, in my experience, is much better documented than Terrier.
Here's an article comparing Lucene and Terrier:
http://text-analytics.blogspot.com/2011/05/java-based-retrieval-toolkits.html