转载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ddc071f0101muos.html
在solr中有两种方式实现MoreLikeThis:MoreLikeThisHandler和在SearchHandler中的MoreLikeThisComponent。
两种方式大同小异:
一是:将MoreLikeThis作为一个单独的Handler来处理,体现主体地位。
二是:将MoreLikeThis作为一个组件放到SearchHandler中,为Search加入了MLT的功能,是一种辅助功能。
这里我们借助方法一,来简单阐述MLT的实现步骤。
步骤1:
MLT是根据一篇文档(document)的相关字段进行“相似匹配”,例如:
这里我们提供的检索式为:q=id:82790,因此其只有唯一一个检索结果。
MLT第一步工作就是根据我们提供的检索式获取文档(document)。
步骤2:
MLT可以看成是一种特殊的检索,只是他的检索式是根据我们提供的一篇文档(document)生成的。
因此关键是怎么生成这个检索式!!!
MoreLikeThis.java
public Query like(int docNum) throws IOException {
if
(fieldNames == null) {
// gather list of valid fields from lucene
Collection fields = ir
.getFieldNames(IndexReader.FieldOption.INDEXED);
fieldNames = fields.toArray(new String[fields.size()]);
}
return
createQuery(retrieveTerms(docNum));
}
在创建这个“神奇”的query之前,我们先要获得相关的原始term(retrieveTerms)。
public PriorityQueue<Object[]>
retrieveTerms(int docNum) throws IOException {
Map<String,Int> termFreqMap = new
HashMap<String,Int>();
for (int i =
0; i < fieldNames.length; i++) {
String fieldName = fieldNames[i];
TermFreqVector vector = ir.getTermFreqVector(docNum,
fieldName);
// field does not store term vector info
if (vector == null) {
Document d = ir.document(docNum);
String text[] = d.getValues(fieldName);
if (text != null) {
for (int j = 0; j < text.length; j++) {
addTermFrequencies(new StringReader(text[j]), termFreqMap,
fieldName);
}
}
} else {
addTermFrequencies(termFreqMap, vector);
}
}<br> return
createQueue(termFreqMap);<br>}
首先获取每一个字段的TermFreqVector,然后将其添加到TermFrequencies中,该过程是计算TF的过程,结果存放在map<String,Int>中,key为term,value为该term出现的次数(termFrequencies)。
在该过程中需要降噪,及去掉一些无关紧要的term,其判断方式如下:
private boolean isNoiseWord(String term) {
int len =
term.length();
if
(minWordLen > 0 &&
len < minWordLen) {
return true;
}
if
(maxWordLen > 0 &&
len > maxWordLen) {
return true;
}
if
(stopWords != null &&
stopWords.contains(term)) {
return true;
}
return
false;
}
主要两个依据:
1.term长度必须在minWordLen和maxWordLen范围内;
2.term不应出现在stopWords内。
我们再回到retrieveTerms方法中,他返回的是一个PriorityQueue<Object[]>,因此我们还要将之前创建的map<String,Int>(tf)进行一定的处理(重要)。
“Find words for a more-like-this query
former.”
“Create a PriorityQueue from a word->tf
map.”
private PriorityQueue<Object[]>
createQueue(Map<String,Int>
words)
throws IOException {
// have collected all words in
doc and their freqs
int numDocs =
ir.numDocs();
FreqQ res = new
FreqQ(words.size()); // will order words by score
Iterator<String> it =
words.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) { // for
every word
String word = it.next();
int tf = words.get(word).x; // term freq in the source doc
if (minTermFreq > 0
&& tf < minTermFreq)
{
continue; // filter out words that don't occur enough times in
the
// source
}
// go through all the fields and find the largest document
frequency
String topField = fieldNames[0];
int docFreq = 0;
for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {
int freq = ir.docFreq(new Term(fieldNames[i], word));
topField = (freq > docFreq) ? fieldNames[i] :
topField;
docFreq = (freq > docFreq) ? freq : docFreq;
}
if (minDocFreq > 0
&& docFreq <
minDocFreq) {
continue; // filter out words that don't occur in enough docs
}
if (docFreq > maxDocFreq) {
continue; // filter out words that occur in too many docs
}
if (docFreq == 0) {
continue; // index update problem?
}
float idf = similarity.idf(docFreq, numDocs);
float score = tf * idf;
// only really need 1st 3 entries, other ones are for
troubleshooting
res.insertWithOverflow(new Object[] {word, // the word
topField, // the top field
Float.valueOf(score), // overall score
Float.valueOf(idf), // idf
Integer.valueOf(docFreq), // freq in all docs
Integer.valueOf(tf)});
}
return res;
}
该方法我们遍历所有的term,并取出其tf以及在所有指定字段(例如:mlt.fl=ti,ab,mcn)中最大的df。根据df和当前索引文档数计算idf,然后计算该term的score=tf*idf。
创建好PriorityQueue后,我们就可以将他转变成之前提到的那个“神奇”的query了。
“Create the More like query from a
PriorityQueue”
private Query
createQuery(PriorityQueue<Object[]>
q) {
BooleanQuery
query = new BooleanQuery();
Object
cur;
int qterms =
0;
float
bestScore = 0;
while (((cur
= q.pop()) != null)) {
Object[] ar = (Object[]) cur;
TermQuery tq = new TermQuery(new Term((String) ar[1], (String)
ar[0]));
if (boost) {
if (qterms == 0) {
bestScore = ((Float) ar[2]).floatValue();
}
float myScore = ((Float) ar[2]).floatValue();
tq.setBoost(boostFactor * myScore / bestScore);
}
try {
query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);
} catch (BooleanQuery.TooManyClauses ignore) {
break;
}
qterms++;
if (maxQueryTerms > 0
&& qterms >=
maxQueryTerms) {
break;
}
}
return
query;
}
构建一个BooleanQuery,按照score从大到小取出一定数量的term(maxQueryTerm)进行组建:
query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);
这里简单理解就是——取出文档中(相关字段)最重要(tf*idf)的前N个term,组建一个BooleanQuery(Should关联)。
步骤3:
用第二步创建的query进行一次检索,取出得分最高的N篇文档即可。
原理分析:
(1)在MLT中主要是tf、idf,根据score(tf*idf)获取对分类最重要的term,并构建目标Query。
MLT可以理解为:找出给定文档同一类的其他文档。
在一份给定的文件里,词频(term
frequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数(term
count)的归一化,以防止它偏向长的文件。(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数,而不管该词语重要与否。)对于在某一特定文件里的词语 ti 来说,它的重要性可表示为:
以上式子中 ni,j 是该词在文件dj中的出现次数,而分母则是在文件dj中所有字词的出现次数之和。
逆向文件频率(inverse document
frequency,IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数得到:
其中
- |D|:语料库中的文件总数
- :包含词语ti的文件数目(即的文件数目)如果该词语不在语料库中,就会导致被除数为零,因此一般情况下使用
然后
某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。
(2)根据提供的Query,利用lucene的打分算法,找到相似文档。
Lucene 将信息检索中的Boolean model (BM)和Vector Space
Model (VSM)联合起来,实现了自己的评分机制。
具体内容参见:
那么有哪些环节可以提高相似检索精度呢?
1.降噪环节需要强化,目前solr中是基于term长度和停用此表联合过滤。
例如将term的最小长度限定成2,即单个字不能作为计算的term,例如:
ab:扩印 ab:胶卷 ab:印机 ab:彩色 ab:传动轴 ab:两根 ab:垫板 ab:手轮 ab:齿轮 ab:从动
ab:传动 ab:设置 ab:自动 ab:电动机 mcn:g03b27/46 ab:电动 ab:上片 ab:上手 ab:支撑
ab:精确度 ab:动机 ab:压片 ab:以及 ab:机构 ab:下压
2.提高分词器的精度,并且对于行业性的业务最好提供行业性的词库,并且进行人工维护。
3.调整、改进相似度算法。
简单的我们试试将term的数量(构建目标query的term数量)进行控制,设置成10。例如:
ab:扩印 ab:胶卷 ab:印机 ab:彩色 ab:传动轴 ab:两根 ab:垫板 ab:手轮 ab:齿轮
ab:从动
以上实例只是一个简单说明,更多调整(挑战)还需要在实践中具体分析。