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--转的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. [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 ...

  6. 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. ...

  7. 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 ...

  8. 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); ...

  9. 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

  1. LoadRunner 技巧之 IP欺骗 (推荐)

    IP欺骗也是也loadrunner自带的一个非常有用的功能. 需要使用ip欺骗的原因:1.当某个IP的访问过于频繁,或者访问量过大是,服务器会拒绝访问请求,这时候通过IP欺骗可以增加访问频率和访问量, ...

  2. 译:Microsoft/ReactXP 简介

    在Github的Microsoft项目中发现一个名为ReactXP的项目,这是一个由Skype团队开发的,用于进行Web及跨平台APP开发的库(建立在React Js 和 ReactNative之上) ...

  3. 3D空间中射线与三角形的交叉检测算法【转】

    引言 射线Ray,在3D图形学中有很多重要的应用.比如,pick操作就是使用射线Ray来实现的,还有诸如子弹射线的碰撞检测等等都可以使用射线Ray来完成.所以,在本次博客中,将会简单的像大家介绍下,如 ...

  4. WPF之坑——surface触控失灵之谜

    本次又遇到了WPF编写触控程序的一个问题,虽然已解决,但原因确搞不太明白,希望有大神看到这篇文章帮我解答. 在项目中实现了自己定义的icommandsource,因为需要对触控有特殊需求,控件对鼠标与 ...

  5. WPF点滴(2) 创建单实例应用程序

    最近有同事问道在应用程序启动之后,再次双击应用程序,如何保证不再启动新的应用程序,而是弹出之前已经启动的进程,本质上这就是创建一个单实例的WPF应用程序.在VS的工程树中有一个App.xaml和App ...

  6. 使用Commons Email发送邮件

    Commons Email是apache commons库中的一个组件,对java mail做了一些个封装,提供能为简化的API供开发者使用.它依赖于javax.mail . 首先下载commons- ...

  7. python 使用dir() help() 查看一个对象所有拥有的方法和属性

    可以使用python 的内置方法 dir() 或者help() 查看 某个对象所拥有的方法和属性, 二者间的区别是: dir() : 只是得到方法或者属性的名称 help():不但可以得到对象的方法和 ...

  8. [Python]字典Dictionary、列表List、元组Tuple差异化理解

    概述:Python中这三种形式的定义相近,易于混淆,应注意区分. aDict={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} aList=[1,2,3,4,5] aTuple= ...

  9. 放弃jQuery,使用原生js吧!

    转自:http://itakeo.com/blog/2015/07/28/nojq/ 随着IE6.7.8的逐渐淘汰,HTML5的兴起,以及侧重点放在了移动端,jQuery可能变的不在那么重要,原生一样 ...

  10. jboss5+EJB3+MDB Queue

    在使用jboss5进行MDB的试验时首先要在jboss5中配置jms 队列. 1)在jboss安装目录下:server\default\deploy\messaging 打开destinations- ...