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如何找到相似的结果并按相似性排序?

易衡
2023-03-14
问题内容

如何查询相似度排序的记录?

例如。搜索“库存溢出”将返回

  1. 堆栈溢出
  2. SharePoint溢出
  3. 数学溢出
  4. 政治溢出
  5. 视觉特效溢出

例如。搜索“ LO”将返回:

  1. 巴勃罗毕加索
  2. 米开朗基罗
  3. 杰克逊·波洛克

我需要什么帮助:

  1. 使用搜索引擎索引和搜索MySQL表,以获得更好的结果

    • 使用Sphinx搜索引擎和PHP

    • 在PHP中使用Lucene引擎

  2. 使用全文索引,查找相似/包含的字符串

什么不好

  • Levenshtein的距离非常不稳定。(UDF,Query)
    搜索“ dog”给我:

    1. 沼泽
    2. 回声
    3. LIKE 返回更好的结果,但是尽管确实存在类似的字符串,但对于长查询不返回任何结果
    4. 狗狗
    5. 多加拉尔
    6. 教条

问题答案:

我发现,当您针对另一个完整字符串搜索完整字符串时,Levenshtein距离可能很好,但是当您在字符串中查找关键字时,此方法不会返回(有时)所需的结果。此外,SOUNDEX函数不适用于英语以外的其他语言,因此非常有限。您可以通过LIKE摆脱困境,但这实际上是针对基本搜索的。您可能想研究其他搜索方法以实现所需的目标。例如:

您可以将Lucene用作项目的搜索基础。它以大多数主要的编程语言实现,并且非常快速且通用。该方法可能是最好的,因为它不仅搜索子字符串,而且搜索字母转置,前缀和后缀(全部组合)。但是,您需要保留一个单独的索引(尽管有时可以使用CRON从独立脚本中对其进行更新)。

或者,如果您需要MySQL解决方案,则全文功能相当不错,并且肯定比存储过程快。如果您的表不是MyISAM,则可以创建一个临时表,然后执行全文搜索:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tests`.`data_table` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(2000) CHARACTER SET latin1 NOT NULL,
  `description` text CHARACTER SET latin1 NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin AUTO_INCREMENT=1 ;

如果您不想自己创建数据,请使用数据生成器生成一些随机数据…

注意

:列类型应该是latin1_bin执行区分大小写的搜索,而不是使用时不区分大小写latin1。对于Unicode字符串,我建议utf8_bin区分大小写和utf8_general_ci不区分大小写的搜索。

DROP TABLE IF EXISTS `tests`.`data_table_temp`;
CREATE TEMPORARY TABLE `tests`.`data_table_temp`
   SELECT * FROM `tests`.`data_table`;

ALTER TABLE `tests`.`data_table_temp`  ENGINE = MYISAM;

ALTER TABLE `tests`.`data_table_temp` ADD FULLTEXT `FTK_title_description` (
  `title` ,
  `description`
);

SELECT *,
       MATCH (`title`,`description`)
       AGAINST ('+so* +nullam lorem' IN BOOLEAN MODE) as `score`
  FROM `tests`.`data_table_temp`
 WHERE MATCH (`title`,`description`)
       AGAINST ('+so* +nullam lorem' IN BOOLEAN MODE)
 ORDER BY `score` DESC;

DROP TABLE `tests`.`data_table_temp`;

从MySQL API参考页面中了解更多信息

不利的一面是,它不会寻找字母转置或“相似的,听起来像”的单词。

更新

使用Lucene进行搜索,您只需要创建一个cron作业(所有Web主机都具有此“功能”),该作业将仅执行一个PHP脚本(例如,“ cd / path /
to / script; php searchindexer.php”
),将更新索引。原因是索引成千上万的“文档”(行,数据等)可能需要几秒钟,甚至几分钟,但这是为了确保所有搜索都尽可能快地执行。因此,您可能要创建要由服务器运行的延迟作业。可能是一整夜,或者在下一小时,这取决于您。PHP脚本应如下所示:

$indexer = Zend_Search_Lucene::create('/path/to/lucene/data');

Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer::setDefault(
  // change this option for your need
  new Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer_Common_Utf8Num_CaseInsensitive()
);

$rowSet = getDataRowSet();  // perform your SQL query to fetch whatever you need to index
foreach ($rowSet as $row) {
   $doc = new Zend_Search_Lucene_Document();
   $doc->addField(Zend_Search_Lucene_Field::text('field1', $row->field1, 'utf-8'))
       ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::text('field2', $row->field2, 'utf-8'))
       ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::unIndexed('someValue', $someVariable))
       ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::unIndexed('someObj', serialize($obj), 'utf-8'))
  ;
  $indexer->addDocument($doc);
}

// ... you can get as many $rowSet as you want and create as many documents
// as you wish... each document doesn't necessarily need the same fields...
// Lucene is pretty flexible on this

$indexer->optimize();  // do this every time you add more data to you indexer...
$indexer->commit();    // finalize the process

然后,这基本上就是您搜索(基本搜索)的方式:

$index = Zend_Search_Lucene::open('/path/to/lucene/data');

// same search options
Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer::setDefault(
   new Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer_Common_Utf8Num_CaseInsensitive()
);

Zend_Search_Lucene_Search_QueryParser::setDefaultEncoding('utf-8');

$query = 'php +field1:foo';  // search for the word 'php' in any field,
                                 // +search for 'foo' in field 'field1'

$hits = $index->find($query);

$numHits = count($hits);
foreach ($hits as $hit) {
   $score = $hit->score;  // the hit weight
   $field1 = $hit->field1;
   // etc.
}

这是Java,PHP和.Net中有关Lucene的绝佳网站。

总之, 每种搜索方法各有利弊:

  • 您提到了Sphinx搜索,它看起来非常好,只要您可以在您的Web主机上运行守护进程即可。
  • Zend Lucene需要执行cron作业才能重新索引数据库。尽管它对用户是完全透明的,但这意味着任何新数据(或已删除的数据!)并不总是与数据库中的数据同步,因此不会在用户搜索时立即显示。
  • MySQL FULLTEXT搜索既好又快速,但不会给您前两个功能和灵活性。

如果我忘记/遗漏任何东西,请随时发表评论。



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