Lucene系列-facet
1.facet的直观认识
facet:面、切面、方面。个人理解就是维度,在满足query的前提下,观察结果在各维度上的分布(一个维度下各子类的数目)。
如jd上搜“手机”,得到4009个商品。其中品牌、网络、价格就是商品的维度(facet),点击某个品牌或者网络,获取更细分的结果。
点击品牌小米,获得小米手机的结果,显示27个。
点击移动4G,获得移动4G、小米手机,显示4个。
2.facet特性
- facet counting:返回一个facet下某子类的结果数。如上面的品牌维度下小米子类中满足查询"手机"的结果有27个。
- facet associations:一个文档与某子类的关联度,如一本书30%讲lucene,70%讲solor,这个百分比就是书与分类的关联度(匹配度、信心度)。
- multiple facet requests:支持多facet查询(多维度查询)。如查询品牌为小米、网络为移动4G的手机。
3.实例
一个facet简单使用例子,依赖于lucene-facet-4.10.0。讲述了从搜手机到品牌、到网络向下browser的过程。
public class SimpleFacetsExample {
private final Directory indexDir = new RAMDirectory();
private final Directory taxoDir = new RAMDirectory();
private final FacetsConfig config = new FacetsConfig();
/** Empty constructor */
public SimpleFacetsExample() {
config.setHierarchical("Publish Date", true);
}
/** Build the example index. */
private void index() throws IOException {
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_0,
new WhitespaceAnalyzer()));
// Writes facet ords to a separate directory from the main index
DirectoryTaxonomyWriter taxoWriter = new DirectoryTaxonomyWriter(taxoDir);
Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("device", "手机", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", "米1", Field.Store.YES));
doc.add(new FacetField("brand", "小米"));
doc.add(new FacetField("network", "移动4G"));
indexWriter.addDocument(config.build(taxoWriter, doc));
doc = new Document();
doc.add(new TextField("device", "手机", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", "米4", Field.Store.YES));
doc.add(new FacetField("brand", "小米"));
doc.add(new FacetField("network", "联通4G"));
indexWriter.addDocument(config.build(taxoWriter, doc));
doc = new Document();
doc.add(new TextField("device", "手机", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", "荣耀6", Field.Store.YES));
doc.add(new FacetField("brand", "华为"));
doc.add(new FacetField("network", "移动4G"));
indexWriter.addDocument(config.build(taxoWriter, doc));
doc = new Document();
doc.add(new TextField("device", "电视", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", "小米电视2", Field.Store.YES));
doc.add(new FacetField("brand", "小米"));
indexWriter.addDocument(config.build(taxoWriter, doc));
taxoWriter.close();
indexWriter.close();
}
private void facetsWithSearch() throws IOException {
DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(indexDir);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);
TaxonomyReader taxoReader = new DirectoryTaxonomyReader(taxoDir);
FacetsCollector fc = new FacetsCollector();
//1.查询手机
System.out.println("-----手机-----");
TermQuery query = new TermQuery(new Term("device", "手机"));
FacetsCollector.search(searcher, query, 10, fc);
Facets facets = new FastTaxonomyFacetCounts(taxoReader, config, fc);
List<FacetResult> results = facets.getAllDims(10);
//手机总共有3个,品牌维度:小米2个,华为1个;网络维度:移动4G 2个,联通4G 1个
for (FacetResult tmp : results) {
System.out.println(tmp);
}
//2.drill down,品牌选小米
System.out.println("-----小米手机-----");
DrillDownQuery drillDownQuery = new DrillDownQuery(config, query);
drillDownQuery.add("brand", "小米");
FacetsCollector fc1 = new FacetsCollector();//要new新collector,否则会累加
FacetsCollector.search(searcher, drillDownQuery, 10, fc1);
facets = new FastTaxonomyFacetCounts(taxoReader, config, fc1);
results = facets.getAllDims(10);
//获得小米手机的分布,总数2个,网络:移动4G 1个,联通4G 1个
for (FacetResult tmp : results) {
System.out.println(tmp);
}
//3.drill down,小米移动4G手机
System.out.println("-----移动4G小米手机-----");
drillDownQuery.add("network", "移动4G");
FacetsCollector fc2 = new FacetsCollector();
FacetsCollector.search(searcher, drillDownQuery, 10, fc2);
facets = new FastTaxonomyFacetCounts(taxoReader, config, fc2);
results = facets.getAllDims(10);
for (FacetResult tmp : results) {
System.out.println(tmp);
}
//4.drill sideways,横向浏览
//如果已经进入了小米手机,但是还想看到其他牌子(华为)的手机数目,就用到了sideways
System.out.println("-----小米手机drill sideways-----");
DrillSideways ds = new DrillSideways(searcher, config, taxoReader);
DrillDownQuery drillDownQuery1 = new DrillDownQuery(config, query);
drillDownQuery1.add("brand", "小米");
DrillSidewaysResult result = ds.search(drillDownQuery1, 10);
results = result.facets.getAllDims(10);
for (FacetResult tmp : results) {
System.out.println(tmp);
}
indexReader.close();
taxoReader.close();
}
/** Runs the search and drill-down examples and prints the results. */
public static void main(String[] args) throws Exception {
SimpleFacetsExample example = new SimpleFacetsExample();
example.index();
example.facetsWithSearch();
}
}
输出:
-----手机-----
//总数3个,2个子类
dim=brand path=[] value=3 childCount=2
小米 (2)
华为 (1) dim=network path=[] value=3 childCount=2
移动4G (2)
联通4G (1) -----小米手机-----
//普通向下浏览,丢失了同一维度,其他子类的统计
dim=brand path=[] value=2 childCount=1
小米 (2) dim=network path=[] value=2 childCount=2
移动4G (1)
联通4G (1) -----移动4G小米手机-----
dim=brand path=[] value=1 childCount=1
小米 (1) dim=network path=[] value=1 childCount=1
移动4G (1) -----小米手机drill sideways-----
//drill sideways, 保留了该drill维度的其他子类统计
dim=brand path=[] value=3 childCount=2
小米 (2)
华为 (1)
//小米手机中的网络分布
dim=network path=[] value=2 childCount=2
移动4G (1)
联通4G (1)
Lucene系列-facet的更多相关文章
- Lucene系列二:Lucene(Lucene介绍、Lucene架构、Lucene集成)
一.Lucene介绍 1. Lucene简介 最受欢迎的java开源全文搜索引擎开发工具包.提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分词引擎(英文与德文两种西方语言).Lucene的目的是为软件开发人 ...
- Lucene系列-facet--转
https://blog.csdn.net/whuqin/article/details/42524825 1.facet的直观认识 facet:面.切面.方面.个人理解就是维度,在满足query的前 ...
- lucene中facet实现统计分析的思路——本质上和word count计数无异,像splunk这种层层聚合(先filed1统计,再field2统计,最后field3统计)lucene是排序实现
http://stackoverflow.com/questions/185697/the-most-efficient-way-to-find-top-k-frequent-words-in-a-b ...
- Lucene系列-FieldCache
域缓存,加载所有文档中某个特定域的值到内存,便于随机存取该域值. 用途及使用场景 当用户需要访问各文档中某个域的值时,IndexSearcher.doc(docId)获得Document的所有域值,但 ...
- [lucene系列笔记1]lucene6的安装与配置(Windows系统)
lucene是一个java开源的高效全文检索工具包,最近做项目要用到,把学习的过程记录一下. 第一步:下载安装jdk 1.首先从官网下载jdk(下载之前先查看你的电脑是多少位操作系统,如果是32就下载 ...
- Lucene系列-索引文件
本文介绍下lucene生成的索引有哪些文件组成,每个文件包含了什么信息.基于Lucene 4.10.0. 数据结构 索引(index)包含了存储的文档(document)正排.倒排信息,用于文本搜索. ...
- Lucene系列-近实时搜索(1)
近实时搜索(near-real-time)可以搜索IndexWriter还未commit的内容,介于immediate和eventual之间,在数据比较大.更新较频繁的情况下使用.本文主要来介绍下如何 ...
- Lucene系列-搜索
Lucene搜索的时候就要构造查询语句,本篇就介绍下各种Query.IndexSearcher是搜索主类,提供的常用查询接口有: TopDocs search(Query query, int n); ...
- Lucene系列-分析器
分析器介绍 搜索的基础是对文本信息进行分析,Lucene的分析工具在org.apache.lucene.analysis包中.分析器负责对文本进行分词.语言处理得到词条,建索引和搜索的时候都需要用到分 ...
随机推荐
- php和syslog
syslog是Linux系统默认的日志守护进程.使用syslog可以方便把指定的事件写入特定文件中,可以让任何事件都登录到一台或多台服务器上. 1.简单例子,先说一下syslog怎么使用,以php为例 ...
- 王爽-汇编语言-综合研究四-不使用main函数编程
(一) 研究目的 使用C语言编程,我们一定要使用main函数么? (二) 研究过程 1) 最初的程序 首先,我们编写一个不写main函数的C语言程序. 程序如下: 在编译的过程中,没有发现错误.在链接 ...
- MySqlHelper
package utils; import java.io.IOException; import java.sql.CallableStatement; import java.sql.Connec ...
- H5前端性能测试快速入门
前言 说到H5测试,对于做WEB测试的同学来说再熟悉不过了,它包括页H5功能测试,前端性能测试,浏览器兼容性能测试,以及服务端性能测试.那本文谈到的则是H5前端性能测试,并希望通过阅读本文后,能够知道 ...
- 实验七 Web应用测试
实验目的 (1) 了解Web应用测试的特点 (2) 掌握SSH分层单元测试 实验内容 以下题目均在bookstore项目上完成(请先运行数据库文件): 1.编写单元测试用例,对 ...
- View优化
前面写了个View画圆弧,为了让他和底层图片效果融合,采用先把圆弧画到和图片一样大小的画布上,然后用canvas的变换位图方法映射过去. bitmapWithReflection = Bitmap.c ...
- Eclipse在线集成maven M2eclipse插件
首先说下版本: Eclipse:3.6 Maven:3.3.1,若不知道如何在本地安装Maven,请参见我的另一篇文章:Window下安装Maven 废话少说,直接讲步骤就好: 1.打开eclipse ...
- 【洛谷P3197】越狱
本来还想了一会dp-- 然而一看数据范围明显是数论-- 那么推一推.. 我们发现可以用总方案数减去不会越狱的方案数 那么我们考虑在长度为n的数列中填数 首先第一个位置有m种选择,后面的位置: 总方案: ...
- 关于css3媒体查询和响应式布局
响应式设计 响应式设计可根据所显示的屏幕大小而改变, 它呈现的每个屏幕看起来并不相同.按照可用的屏幕属性,响应式设计提供了 UI 的最佳效果. 例如,如果网站布局上有一个占据 25% 的屏幕宽度的侧边 ...
- 我和Java有个约定
2012年8月31日,我在父亲的陪伴下,第一次登上的火车,千里迢迢从老家来到了现代化大都市--西安,目睹着这里的繁华,与从小生活的环境截然的天壤之别,蓦然间问自己,你确定这是想来的地方吗? 依稀记得曾 ...