PHP 实现简单搜索功能

方案：问答搜索

1. 搜索结果列表，高亮显示搜索关键词内容

2. 用户输入内容，点击搜索
    
    2.1 获取用户的搜索内容；
    
    2.2 调用分词服务，获取对搜索内容的分词；
    
    2.3 先查询是否已经存在这些关键词内容的缓存，有则直接取结果；否，进行下一步；
    
    2.4 如果 2.2 返回的分词数大于 5 个，则取 5 个关键词的问答帖子交集，判断数量是否 >= 30 条；
        不够，则逐次丢弃最后的关键词，再次进行查询，直到关键词的个数减到只有 1 个为止；
        
        2.4.1 对 2.4 中的多次结果进行去从，以及进行帖子的权重计算
        (
            问答帖子的质量计算：
                Q = α * T + β * S + γ * A , α = 0.2 , β = 0.5 , γ = 0.3 ; 
                T - 时间; S - 点赞数 ; A - 回答数;
                T = (当前的时间秒戳 - 帖子的发帖时间) / 7*86400;
        )
        
    2.5 将 2.4 中的问答结果写入 Redis ，10 分钟失效；(key - hnb:qa:search_result , 帖子)
    
    2.6 读取 2.5 Redis 结果，展示到页面

 // 问答搜索
    public function getQuestionBySearch($arr_keyWords , $arr_keyWeight , $start , $num)
    {
        $arr_temple_keyWords = $arr_keyWords;

        count($arr_keyWords) > 8 ? $len = 8 : $len = count($arr_keyWords);

        // redis 中的 key 值
        $key = 'hnb:qa:search:qa_score:' . implode('_' , array_splice($arr_temple_keyWords , 0 , $len));

        // 读取 redis 中 key = hnb-search:'关键词',... 有没有缓存.
        $exists = Hnb_Model_Qa_Question_Cache::getInstance()->existsKey($key);

        if($exists)
        {
            $arr_questionInfo = unserialize($exists);

        } else {

            $arr_questionInfo = array();
            $arr_question_ids = array();
            $arr_label_in_question = array();
            do{

                $arr_keyWords = array_splice($arr_keyWords , 0 , $len--);
                $arr_result = Hnb_Model_Qa_Question_Cache::getInstance()->getSearchRelativeQuestion($arr_keyWords , $start , $num);

                // 问答帖子
                foreach($arr_result as $question)
                {
                    // 去掉重复的问答
                    if(!in_array($question['id'] , $arr_question_ids))
                    {
                        $arr_question_ids[] = $question['id'];

                        // 权重计算
                        $question['score'] = pow(2 , $len);
                        $this->_logicQaWeight($question , $arr_keyWords , $arr_keyWeight);
                        $arr_questionInfo[] = $question;
                    }
                }

            } while((count($arr_questionInfo) < 100) && $len);

            // 存在数据时
            if($arr_questionInfo)
            {
                // 权重排序
                //uasort($arr_questionInfo , array($this , 'cmp'));
                usort($arr_questionInfo , array($this , 'cmp'));
                // 保存临时数据
                //Hnb_Model_Qa_Question_Cache::getInstance()->saveTempleData($key , $arr_questionInfo , $timeOutSecond = 600);
                // 设定该临时数据的失效时间
            }
        }

        return $arr_questionInfo;
    }

    // 按帖子的权重排序
    private function cmp($a , $b)
    {
        if($a['score'] == $b['score'])
        {
            return 0;
        }
        return ($a['score'] > $b['score']) ? -1 : 1;
    }
    // 问答帖子的权重计算逻辑
    private function _logicQaWeight(&$questionInfo , $arr_keyWords , $arr_keyWeight)
    {
        $a = 0.2;    // 发帖时间
        $b = 0.5;    // 点赞数
        $c = 0.3;    // 回复数
        //$d = ..;     // 匹配度因子
        $b = $c = 0;
        $timeLine =  30 * 86400; // 

        $minus = time() - $questionInfo['create_time'];

        // 向下取整
        $t = floor($minus / $timeLine);

        $tParam = 2 * pow(0.5 , $t);
        // 用户回答
        $user_answers = Hnb_Model_Qa_Answer::getInstance()->getAnswerInfoByQuestion($questionInfo['id']);
        // 顾问回答权重计算
        if($user_answers)
        {
            is_string($user_answers) ? $user_answers = unserialize($user_answers) : '';
            $praise_num = null;
            foreach($user_answers as $answer)
            {
                $praise_num += $answer['praise_num'];
            }
        } else {
            $praise_num = 0;
        }

        // 匹配度因子计算
        $this->_matchingQARate($questionInfo , $arr_keyWords , $arr_keyWeight);

        $weight = $a * $tParam + $b * $praise_num + $c * $questionInfo['answer_num'];
        $questionInfo['all_praise_num'] = $praise_num;
        $questionInfo['keywords'] = implode(',' , $arr_keyWords);
        $questionInfo['params'] = '时间-' . ($a * $tParam) . '##tParam-' . $tParam. '## 点赞数-' . ($b * $praise_num) . '## 回复数-' . ($c * $questionInfo['answer_num']);
        $questionInfo['score'] = $questionInfo['score'] + $weight;
        //print_r($questionInfo);
    }

    // 帖子的匹配度
    public function _matchingQARate(&$questionInfo , $arr_keyWords , $arr_keyWeight)
    {
        // 1. 发送搜索内容到分词服务

        $arr_kwIntersect_result = array_intersect($arr_keyWords , $questionInfo['keyword']);
        echo '交集';
        print_r($arr_kwIntersect_result);
        // 2. 获取到返回的分词与权重
        $arr_format_wordInfo = Hnb_Model_Search::getInstance()->formatWordInfo($questionInfo['keyword2']);

        // 帖子关键词的权重，注意次序
        $w = array();
        foreach($arr_format_wordInfo as $wordInfo)
        {
            if(in_array($wordInfo['keyword'] , $arr_kwIntersect_result))
            {
                $w[] = $wordInfo['weight'];
            }
        }

        // 搜索内容分词的权重，注意次序
        $y = array();

        foreach($arr_keyWeight as $weightInfo)
        {
            if(in_array($weightInfo['keyword'] , $arr_kwIntersect_result))
            {
                $y[] = $weightInfo['weight'];
            }
        }

        print_r($w);
        echo '<br />';
        print_r($y);
        echo '###############';
        $element = null;
        foreach($w as $key => $v)
        {
            $element += $v * $y[$key];
        }
        echo $element;

        // 3. 与搜索出来的帖子做交集

        // 4. 计算帖子的匹配度

        /*
        *     计算公式：
        *       3 中的交集作为分子
        *      3 中的帖子与 2 的分词权重
        */
    }