루씬

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Lucene
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개발자아파치 소프트웨어 재단
안정화 버전
8.1.1 / 2019년 5월 28일 (4달 전)(2019-05-28)[1]
프로그래밍 언어자바
운영 체제크로스 플랫폼
종류정보 검색 라이브러리
라이선스아파치 라이선스 2.0
웹사이트http://lucene.apache.org/

루씬(Lucene)은 자바 언어로 이루어진 정보 검색 라이브러리 자유-오픈 소스 소프트웨어이며, 더그 커팅에 의해 개발되었다. 아파치 소프트웨어 재단에 의해 지원되며, 아파치 라이선스 하에 배포된다.

추가적인 개발을 통해 기존의 자바 언어 이외에 오브젝트 파스칼, , C 샤프, C++, 파이썬, 루비, PHP 등 다른 프로그래밍 언어를 사용할 수 있도록 변경되었다.[2]

역사[편집]

더그 커팅은 아파치 루씬을 1999년에 개발하였다.[3] 처음에는 SourceForge 웹 사이트에서 다운로드 할 수 있었다. 2001년 9월에 아파치 소프트웨어 재단의 자카르타 프로젝트에 합류하여 2005년 2월에 자체 최상위 아파치 프로젝트가 되었다. 루씬이라는 이름은 더그 커팅의 아내의 중간 이름과 그의 할머니의 이름이다.[4]

아파치 루씬은 이전에 Lucene.NET, 아파치 머하웃, 티카너치와 같은 여러 하위 프로젝트를 포함 시켰습니다. 이 프로젝트들은 현재 최상위 프로젝트로 독립한 상태이다.

2010년 3월 아파치 솔라 검색 서버는 루씬의 하위 프로젝트로 합류하고 개발자 커뮤니티가 통합되었다.

주요 기능[편집]

전문 검색(Full text) 색인 및 검색 기능을 필요로 하는 모든 응용 프로그램에 적합하지만 루씬은 웹 검색 엔진 및 로컬 단일 사이트 검색 구현에서의 유용성으로 널리 알려져 있다.[5][6]

루씬은 편집 거리를 기반으로 퍼지 검색을 수행하는 기능을 포함한다.[7]

루씬은 또한 추천 시스템을 구현하는데 사용되고 있다.[8] 예를 들어, 루씬의 'MoreLikeThis' 클래스는 유사한 문서에 대한 추천을 생성 할 수 있다.

루씬 논리 아키텍쳐의 핵심은 텍스트를 가지고 있는 필드를 포함하는 문서의 개념이다. 이러한 유연성이 루씬의 API파일 형식과 독립적으로 만들어주었다. PDF, HTML, 마이크로소프트 워드, 마인드맵오픈도큐먼트 뿐만 아니라 많은 다른 정보(이미지 제외)의 텍스트 정보는 추출 할 수 있는 한 모두 색인을 생성 할 수 있다.[9]

루씬 기반 프로젝트들[편집]

루씬 그 자체는 색인 및 검색을 제공하는 라이브러리이며, 웹 크롤러나 HTML 구문 분석 등의 기능은 포함하지 않는다. 하지만 다양한 프로젝트가 루씬의 기능을 확장한다.

루씬 사용자들[편집]

확장기능이 포함되지 않은 루씬 사용자들은 루씬의 "Powered By"[18] 페이지 참조. 예를 들어 트위터는 실시간 검색을 위해서 루씬을 사용하고 있다.[19]

각주[편집]

  1. “Welcome to Apache Lucene”. Lucene™ News section. 14 March 2019에 보존된 문서. 11 February 2019에 확인함. 
  2. “LuceneImplementations”. apache.org. 2015년 9월 23일에 확인함. 
  3. KeywordAnalyzer “Better Search with Apache Lucene and Solr” (PDF). 19 November 2007. 31 January 2012에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 
  4. Barker, Deane (2016). 《Web Content Management》. O'Reilly. 233쪽. ISBN 1491908106. 
  5. McCandless, Michael; Hatcher, Erik; Gospodnetić, Otis (2010). 《Lucene in Action, Second Edition》. Manning. 8쪽. ISBN 1933988177. 
  6. “GNU/Linux Semantic Storage System” (PDF). 《glscube.org》. 2010년 6월 1일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 
  7. “Apache Lucene - Query Parser Syntax”. 《lucene.apache.org》. 2017년 5월 2일에 보존된 문서. 
  8. J. Beel, S. Langer, and B. Gipp, “The Architecture and Datasets of Docear’s Research Paper Recommender System,” in Proceedings of the 3rd International Workshop on Mining Scientific Publications (WOSP 2014) at the ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL 2014), London, UK, 2014
  9. Perner, Petra (2007). 《Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition: 5th International Conference》. Springer. 387쪽. ISBN 978-3-540-73498-7. 
  10. “The Future of Compass & Elasticsearch”. 《the dude abides》 (영어). 2015년 10월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2015년 10월 14일에 확인함. 
  11. Wayner, Peter. “11 cutting-edge databases worth exploring now”. InfoWorld. 21 September 2015에 보존된 문서. 21 September 2015에 확인함. 
  12. “Elasticsearch: RESTful, Distributed Search & Analytics - Elastic”. 《elastic.co》. 8 October 2015에 보존된 문서. 23 September 2015에 확인함. 
  13. Marvin Humphrey. “KinoSearch - Search engine library. - metacpan.org”. 《p3rl.org》. 2015년 9월 23일에 확인함. 
  14. Natividad, Angela. “Socialtext Updates Search, Goes Kino”. CMS Wire. 2012년 9월 29일에 보존된 문서. 2011년 5월 31일에 확인함. 
  15. Diment, Kieren; Trout, Matt S (2009). 〈Catalyst Cookbook〉. 《The Definitive Guide to Catalyst》. Apress. 280쪽. ISBN 978-1-4302-2365-8. 
  16. “HMDB: a knowledgebase for the human metabolome”. 《Nucleic Acids Res.37 (Database issue): D603–10. January 2009. PMC 2686599. PMID 18953024. doi:10.1093/nar/gkn810. 
  17. “T3DB: a comprehensively annotated database of common toxins and their targets”. 《Nucleic Acids Res.》 38 (Database issue): D781–6. January 2010. PMC 2808899. PMID 19897546. doi:10.1093/nar/gkp934. 
  18. “PoweredBy”. 《apache.org》. 21 September 2015에 보존된 문서. 23 September 2015에 확인함. 
  19. MG Siegler. “Twitter Quietly Launched A New Search Backend Weeks Ago”. 《TechCrunch》. AOL. 25 September 2015에 보존된 문서. 23 September 2015에 확인함. 

외부 링크[편집]