轻量级文本搜索引擎的后台设计实现与优化

Posted 2020-06-18 Thinking in 毛毛

主框架图

见:http://r.photo.store.qq.com/psb?/V12VvuOZ2vxbmG/M2gzPWfnBLS8buBT*16Y2xm9QkAAp8TmePOlIPC1MlM!/r/dFMAAAAAAAAA

 

1.1 生成库——词频库、词语索引库

 

流程：

 

项目包：

 

 

1.1.1 生成库——中文语料文件

 

主要流程：

中科院分词系统  ICTCLAS 的使用，例子：

杭州市长春药店。  -》   杭州市/ns 长春/nz 药店/n 。

 

 

1.1.2 生成库——词频库

 

数据结构：

1 hash_map<string ,  int ,  MyHashFn >

 

例子：

 

 

1.1.3 生成库——词语索引库

 

数据结构：

1 hash_map<string ,  set<string> ,  MyHashFn >

 

例子：

 

 

1.1.3 生成库——词语索引库

 

UTF-8编码

截取一个汉字，UTF-8可根据汉字的第一个字节移位推出长度

  1字节 0xxxxxxx 
  2字节 110xxxxx 10xxxxxx 
  3字节 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 
  4字节 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 

1 if(word[i] & (1 << 4))        
2     key = word.substr(i, 4);            
3 else if(word[i] & (1 << 5))        
4     key = word.substr(i, 3);            
5 else if(word[i] & (1 << 6))        
6     key = word.substr(i, 2);            
7 else    
8     key = word.substr(i, 1);

 

 

 

 

1.2 生成库——网页库、网页偏移库

 

流程：

 

项目包：

 

 

 

1.2.1 生成库——网页库

 

网页记录：

一行一条网页记录( string )

网页记录格式：

<doc><docid>网页号</docid>

<docurl>网页URL</docurl>

<doctitle>网页标题</doctitle>

<doccontent>网页内容</doccontent></doc>

 

数据结构：

1 struct Page
2 {
3    int ID;
4    string  url,title,content;
5 };

1 hash_map< int , Page> 

 

例子：

 

 

 

1.2.1 生成库——网页偏移库

 

偏移记录：

一行一条偏移记录

偏移记录格式：

Page_ID    偏移量    本页大小

 

数据结构：

1 hash_map<int, std::pair<int, int> >

 

例子：

 

 

 

 

1.3 生成库——网页去重、建立倒排索引

 

流程：

 

 

项目包：

 

 

 

1.3.1 生成库——网页去重

 

Top-K 算法：

•将每张网页频数top10的单词作为该网页的特征。若词频一样，则按字符序。

•两网页特征相似度 >= 60% , 则两网页重复。

 

 

 

1.3.2 生成库——建立倒排索引

 

索引：

一行一条索引

索引格式：

词语  Page_ID  词频  权值  Page_ID 词频  权值   ……

 

数据结构：

1 hash_map<std::string, std::set<std::pair<int, double> >, MyHashFn>

 

例子：

 

权值的计算：

•1、TF*IDF框架

•TF（Term Frequency） 词频

•DF （Document Frequency） 词语出现的文档数目

•N  总共的文档数目

•IDF （Invert Document Frequency） 逆文档频率

              

•IDF （Invert Document Frequency） 逆文档频率

          IDF反映了一个特征词在整个文档集合中的情况，出现的愈多IDF值越低，这个词区分不同文档的能力越差。

  大量实验表明使用以下公式效果更好：

                    

 

向量空间模型：

•Cosine相似度计算

      若词语W在包含100个词语的A网页中出现了50次，在包含1000个词语的B网页出现了100次，显然A中W的权值应该更大，但是计算结果却相反。因此，应该对权值进行标准化：                

　　　　　　　　　　　　

 

 

 

 

2.1 线程池资源

•网页  

1 hash_map< int , Page>

 

•网页偏移  

1 hash_map<int, std::pair<int, int> >

 

•倒排索引  

1 hash_map<std::string, std::set<std::pair<int, double> >, MyHashFn>

 

•词频  

1 map<string ,  int>

 

•词语索引  

1 map<string ,  set<string>>

 

•停用词 

1  hash_map<std::string, std::string, MyHashFn>

 

•Epoll Events 、 Socket

 

•工作线程、缓存保存线程

 

•线程池纠错缓存、线程池查询结果缓存

 

•任务队列            

1 class Task
2   {
3       public: 
4       int fd; //Socket描述符  
5       Task *next; //下一个任务
6   };

1  vector<Task>

 

 

 

 

2.2 Socket工作详细

•建立Socket

 

•注册Epoll

 

•监听到Socket描述符，accept客户端，注册读操作

 

•监听到读操作，添加任务

 

•监听到写操作，输出查询结果

 

 

 

2.3.1 工作线程工作详细——纠错模块

 

•编辑距离算法

指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

例子：

计算X字符串 与 Y字符串 的 编辑距离

dp[i][j] 为 X串的前i个字符 和 Y串的前j个字符 的编辑距离

1 if(X [i - 1] == Y[j - 1])       
2     dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];   //最后字符相同    
3 else
4 { 
5     int t1 = dp[i - 1][j];                   // 删除X第i个字符    
6     t1 = t1 < dp[i][j - 1] ? t1 : dp[i][j - 1];   //删除Y第j个字符    
7     t1 = t1 < dp[i - 1][j - 1] ? t1 : dp[i - 1][j - 1];//最后字符改相同
8     dp[i][j] = t1 + 1;
9 }

由于需要进行汉语的编辑距离计算，这里的char转变为string，string转变为vector<string>。

 

•取任务

 

•receive客户端

 

•分词

 

•分词优化、去停用词

  ICTCLAS分词系统进行分词后的结果可能导致错误，例如:

1、对分词结果去停用词，如“的”“了”“呢”

2、简单的错别字分词优化算法

    （1）当出现连续的单个汉字时，将其合并成一个词语

    （2）当出现不连续单个汉字，且不是第一个字时，把  它并入左边词语

优化结果：

 

•查询查询结果缓存

 

•若查到，根据查询结果集合生成JSON，注册写操作，结束工作

 

•若未查到，每个词语分别查询纠错缓存

 

•若查到，直接返回正确词语

 

•若未查到，进行纠错（如编辑距离相同，选最高的词频），更新纠错缓存

 

 

 

2.3.2 工作线程工作详细——查询模块

•再次查询查询结果缓存

 

•若查到，根据查询结果集合生成JSON，注册写操作，结束工作

 

•若未查到，查询包含所有关键词的页面

 

•建立向量空间模型，计算Cosine相似度

 

•排序，生成查询结果集合

 

•生成JSON，注册写操作，结束工作

 

•Cosine相似度计算

将查询语句的特征词的权值组成向量 a

网页中对应的特征词的权值组成向量 b

查询语句与该网页的Cosine相似度：

 

 

 

 

2.4 缓存保存线程工作详细

•纠错cache 

1 hash_map<string , string , MyHashFn >  //纠错前，纠错后

 

•查询结果cache 

1 map< set<string> ,vector<pair<int, vector<double> > >  > //   关键词集合，查询结果 

 

•定时扫描线程池中的工作线程

 

•每扫描一个工作线程，将工作线程中的cache内容覆盖写入线程池cache，再将线程池中的cache内容覆盖写入该工作线程

 

•扫描结束后，将线程池中的cache写回到磁盘