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基于內(nèi)容的推薦引擎有兩種實(shí)現(xiàn)途徑，一種是根據(jù)條目的元數(shù)據(jù)(可以將元數(shù)據(jù)理解為屬性)，另一種是根據(jù)條目的文本描述信息。本系列中將先描述基于條目描述信息的全文檢索實(shí)現(xiàn)方式，然后描述基于元數(shù)據(jù)的內(nèi)容推薦引擎實(shí)現(xiàn)方式。
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對于基于條目文本描述信息的內(nèi)容推薦引擎，目前有很多資料可以參考，基本步聚是先對文本內(nèi)容進(jìn)行分詞，包括提取出單詞、去掉常用詞如的地得、加入同意詞、對英語還有去掉復(fù)數(shù)形式和過去分詞形式等;第二步是計算各個詞在每篇文章中的出現(xiàn)頻率，以及在所有文章中的出現(xiàn)頻率，即TF/IDF;第三步計算文章向量;***是利用自動聚類算法，對條目進(jìn)行聚類，這樣就可以實(shí)現(xiàn)向用戶推薦同類產(chǎn)品的需求了。
但是在這里有一個非常重要的問題沒有解決，就是中文分詞的問題，這些文章中絕大部分都是以英文為背景的，而英文分詞方面，分出單詞很簡單，只需要空格作為分隔符就可以了，而中文中詞與詞之間沒有空格，其次是英文中單復(fù)數(shù)、過去分詞等比較多，需要還原成單數(shù)現(xiàn)在式，但是中文中這個問題基本不存在，再有就是英文需要在分詞后識別長的詞組，而中文這一步也不需進(jìn)行。
針對以上這些難題，在我的項目中，采用了MMSeg4j中文分詞模塊，這個項目集成了據(jù)說是搜狗輸入法的10萬多詞庫(大家知道中文分詞的關(guān)鍵是中文詞庫)。
另外，我還希望中文分詞可以在全文檢索引擎和全文內(nèi)容推薦引擎共用，由于全文檢索引擎采用了Apache Lucene 3.x版本，需要中文分詞模塊符合Lucene的體系架構(gòu)，幸運(yùn)的是MMSeg4j提供了Lucene所需的Tokenizer實(shí)現(xiàn)類，同時還需要重點(diǎn)解決如下問題：
- 由于打開索引文件比較慢，所以整個程序共享一個indexer和searcher
- 考慮到準(zhǔn)實(shí)時性需求，采用了Lucene新版本中reopen機(jī)制，每次查詢前讀入索引增量
- 采用Lucene默鎖機(jī)制
在項目中我定義了全文檢索引擎類：
- public class FteEngine {
- public static void initFteEngine(String _indexPathname) {
- indexPathname = _indexPathname;
- }
- public static FteEngine getInstance() { // Singleton模式
- if (null == engine) {
- engine = new FteEngine();
- }
- return engine;
- }
- public IndexWriter getIndexWriter() {
- return writer;
- }
- public IndexSearcher getIndexSearcher() {
- try {
- IndexReader newReader = reader.reopen(); // 讀入新增加的增量索引內(nèi)容，滿足實(shí)時索引需求
- if (!reader.equals(newReader)) {
- reader.close();
- reader = newReader;
- }
- searcher = new IndexSearcher(reader);
- } catch (CorruptIndexException e) { ....
- } catch (IOException e) {....
- }
- return searcher;
- }
- public Analyzer getAnalyzer() {
- return analyzer;
- }
- public void stop() {
- try {
- if (searcher != null) {
- searcher.close();
- }
- reader.close();
- writer.close();
- indexDir.close();
- } catch (IOException e) {....
- }
- }
- private FteEngine() {
- analyzer = new MMSegAnalyzer(); // 初始化中文分詞模塊，會讀入中文字典
- IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_31, analyzer);
- iwc.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
- try {
- indexDir = FSDirectory.open(new File(indexPathname));
- writer = new IndexWriter(indexDir, iwc); // writer和reader整個程序共用
- reader = IndexReader.open(writer, true);
- } catch (CorruptIndexException e) {......
- } catch (LockObtainFailedException e) {......
- } catch (IOException e) {.....
- }
- }
- private static FteEngine engine = null;
- private static String indexPathname = null;
- private Directory indexDir = null;
- private IndexWriter writer = null;
- private IndexSearcher searcher = null;
- private Analyzer analyzer = null;
- private IndexReader reader = null;
- }
- 具體中文分詞可以使用如下代碼：
- FteEngine fteEngine = FteEngine.getInstance();
- Analyzer analyzer = fteEngine.getAnalyzer();
- String text = "測試2011年如java有意見 分岐其中華人民共合國，oracle咬死獵人的狗！";
- TokenStream tokenStrm = analyzer.tokenStream("contents", new StringReader(text));
- OffsetAttribute offsetAttr = tokenStrm.getAttribute(OffsetAttribute.class);
- CharTermAttribute charTermAttr = tokenStrm.getAttribute(CharTermAttribute.class);
- String term = null;
- int i = 0;
- int len = 0;
- char[] charBuf = null;
- try {
- while (tokenStrm.incrementToken()) {
- charBuf = charTermAttr.buffer();
- for (i = (charBuf.length - 1); i >= 0; i--) {
- if (charBuf[i] > 0) {
- len = i + 1;
- break;
- }
- }
- //term = new String(charBuf, offsetAttr.startOffset(), offsetAttr.endOffset());
- term = new String(charBuf, 0, offsetAttr.endOffset() - offsetAttr.startOffset());
- System.out.println(term);
- }
- } catch (IOException e) {
- // TODO Auto-generated catch block
- e.printStackTrace();
- }
打印的內(nèi)容如下：
測試 2011 年 如 java 有 意見 分 岐 其中 華 人民 共 合 國 oracle 咬 死 獵人 的 狗
當(dāng)我們在缺省詞庫中加入單詞：分岐 中華人民共合國后，那么分詞結(jié)果可以變?yōu)椋?/p>
測試 2011 年 如 java 有 意見 分岐 其 中華人民共合國 oracle 咬 死 獵人 的 狗
由此可見，可以通過完善中文詞庫，得到越來越好的中文分詞效果。
網(wǎng)站題目：全文內(nèi)容推薦引擎之中文分詞
鏈接地址：http://www.dlmjj.cn/article/copddgo.html
