第十六章 布尔搜索
译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
在本章中，我展示了上一个练习的解决方案。然后，你将编写代码来组合多个搜索结果，并按照它与检索词的相关性进行排序。
16.1 爬虫的答案
首先，我们来解决上一个练习。我提供了一个WikiCrawler的大纲；你的工作是填写crawl。作为一个提醒，这里是WikiCrawler类中的字段：
public class WikiCrawler {
// keeps track of where we started
private final String source;
// the index where the results go
private JedisIndex index;
// queue of URLs to be indexed
private Queue<String> queue = new LinkedList<String>();
// fetcher used to get pages from Wikipedia
final static WikiFetcher wf = new WikiFetcher();
}
当我们创建WikiCrawler时，我们传入source和 index。最初queue只包含一个元素，source。
注意，queue的实现是LinkedList，所以我们可以在末尾添加元素，并从开头删除它们 - 以常数时间。通过将LinkedList对象赋给Queue变量，我们将使用的方法限制在Queue接口中；具体来说，我们将使用offer添加元素，以及poll来删除它们。
这是我的WikiCrawler.crawl的实现：
public String crawl(boolean testing) throws IOException {
if (queue.isEmpty()) {
return null;
}
String url = queue.poll();
System.out.println("Crawling " + url);
if (testing==false && index.isIndexed(url)) {
System.out.println("Already indexed.");
return null;
}
Elements paragraphs;
if (testing) {
paragraphs = wf.readWikipedia(url);
} else {
paragraphs = wf.fetchWikipedia(url);
}
index.indexPage(url, paragraphs);
queueInternalLinks(paragraphs);
return url;
}
这个方法的大部分复杂性是使其易于测试。这是它的逻辑：
- 如果队列为空，则返回
null来表明它没有索引页面。 - 否则，它将从队列中删除并存储下一个 URL。
- 如果 URL 已经被索引，
crawl不会再次对其进行索引，除非它处于测试模式。 - 接下来，它读取页面的内容：如果它处于测试模式，它从文件读取；否则它从 Web 读取。
- 它将页面索引。
- 它解析页面并向队列添加内部链接。
- 最后，它返回索引的页面的 URL。
我在 15.1 节展示了Index.indexPage的一个实现。所以唯一的新方法是WikiCrawler.queueInternalLinks。
我用不同的参数编写了这个方法的两个版本：一个是Elements对象，包含每个段落的 DOM 树，另一个是Element对象，包含大部分段落。
第一个版本只是循环遍历段落。第二个版本是实际的逻辑。
void queueInternalLinks(Elements paragraphs) {
for (Element paragraph: paragraphs) {
queueInternalLinks(paragraph);
}
}
private void queueInternalLinks(Element paragraph) {
Elements elts = paragraph.select("a[href]");
for (Element elt: elts) {
String relURL = elt.attr("href");
if (relURL.startsWith("/wiki/")) {
String absURL = elt.attr("abs:href");
queue.offer(absURL);
}
}
}
要确定链接是否为“内部”链接，我们检查 URL 是否以/wiki/开头。这可能包括我们不想索引的一些页面，如有关维基百科的元页面。它可能会排除我们想要的一些页面，例如非英语语言页面的链接。但是，这个简单的测试足以起步了。
这就是它的一切。这个练习没有很多新的材料；这主要是一个机会，把这些作品组装到一起。
16.2 信息检索
这个项目的下一个阶段是实现一个搜索工具。我们需要的部分包括：
- 一个界面，其中用户可以提供检索词并查看结果。
- 一种查找机制，它接收每个检索词并返回包含它的页面。
- 用于组合来自多个检索词的搜索结果的机制。
- 对搜索结果打分和排序的算法。
用于这样的过程的通用术语是“信息检索”，你可以在 http://thinkdast.com/infret 上阅读更多信息 。
在本练习中，我们将重点介绍步骤 3 和 4 。我们已经构建了一个 2 的简单的版本。如果你有兴趣构建 Web 应用程序，则可以考虑完成步骤 1。
16.3 布尔搜索
大多数搜索引擎可以执行“布尔搜索”，这意味着你可以使用布尔逻辑来组合来自多个检索词的结果。例如：
- 搜索“java + 编程”（加号可省略）可能只返回包含两个检索词：“java”和“编程”的页面。
- “java OR 编程”可能会返回包含任一检索词但不一定同时出现的页面。
- “java -印度尼西亚”可能返回包含“java”，不包含“印度尼西亚”的页面。
包含检索词和运算符的表达式称为“查询”。
当应用给搜索结果时，布尔操作符+，OR和-对应于集合操作 交，并和差。例如，假设
s1是包含“java”的页面集，s2是包含“编程”的页面集，以及s3是包含“印度尼西亚”的页面集。
在这种情况下：
s1和s2的交集是含有“java”和“编程”的页面集。s1和s2的并集是含有“java”或“编程”的页面集。s1与s2的差集是含有“java”而不含有“印度尼西亚”的页面集。
在下一节中，你将编写实现这些操作的方法。
16.4 练习 13
在本书的仓库中，你将找到此练习的源文件：
+
+ WikiSearch.java，它定义了一个对象，包含搜索结果并对其执行操作。
+ WikiSearchTest.java，它包含WikiSearch的测试代码。
+ Card.java，它演示了如何使用java.util.Collections的sort方法。
你还将找到我们以前练习中使用过的一些辅助类。
这是WikiSearch类定义的起始：
public class WikiSearch {
// map from URLs that contain the term(s) to relevance score
private Map<String, Integer> map;
public WikiSearch(Map<String, Integer> map) {
this.map = map;
}
public Integer getRelevance(String url) {
Integer relevance = map.get(url);
return relevance==null ? 0: relevance;
}
}
WikiSearch对象包含 URL 到它们的相关性分数的映射。在信息检索的上下文中，“相关性分数”用于表示页面多么满足从查询推断出的用户需求。相关性分数的构建有很多种方法，但大部分都基于“检索词频率”，它是搜索词在页面上的显示次数。一种常见的相关性分数称为 TF-IDF，代表“检索词频率 - 逆向文档频率”。你可以在 http://thinkdast.com/tfidf 上阅读更多信息 。
你可以选择稍后实现 TF-IDF，但是我们将从一些更简单的 TF 开始：
- 如果查询包含单个检索词，页面的相关性就是其词频；也就是说该词在页面上出现的次数。
- 对于具有多个检索词的查询，页面的相关性是检索词频率的总和；也就是说，任何检索词出现的总次数。
现在你准备开始练习了。运行ant build来编译源文件，然后运行 ant WikiSearchTest。像往常一样，它应该失败，因为你有工作要做。
在WikiSearch.java中，填充的and，or以及minus的主体，使相关测试通过。你不必担心testSort。
你可以运行WikiSearchTest而不使用Jedis，因为它不依赖于 Redis 数据库中的索引。但是，如果要对索引运行查询，则必须向文件提供有关Redis服务器的信息。详见 14.3 节。
运行ant JedisMaker来确保它配置为连接到你的 Redis 服务器。然后运行WikiSearch，它打印来自三个查询的结果：
- “java”
- “programming”
- “java AND programming”
最初的结果不按照特定的顺序，因为WikiSearch.sort是不完整的。
填充sort的主体，使结果以递增的相关顺序返回。我建议你使用java.util.Collections提供的sort方法，它可以排序任何种类的List。你可以阅读 http://thinkdast.com/collections 上的文档 。
有两个sort版本：
- 单参数版本接受列表并使用它的
compareTo方法对元素进行排序，因此元素必须是Comparable。 - 双参数版本接受任何对象类型的列表和一个
Comparator，它是一个提供compare方法的对象，用于比较元素。
如果你不熟悉Comparable和Comparator接口，我将在下一节中解释它们。
16.5 Comparable和Comparator
本书的仓库包含了Card.java，它演示了两个方式来排序Card对象的列表。这里是类定义的起始：
public class Card implements Comparable<Card> {
private final int rank;
private final int suit;
public Card(int rank, int suit) {
this.rank = rank;
this.suit = suit;
}
Card对象拥有两个整形字段，rank和suit。Card实现了Comparable<Card>，也就是说它提供compareTo：
public int compareTo(Card that) {
if (this.suit < that.suit) {
return -1;
}
if (this.suit > that.suit) {
return 1;
}
if (this.rank < that.rank) {
return -1;
}
if (this.rank > that.rank) {
return 1;
}
return 0;
}
compareTo规范表明，如果this小于that，则应该返回一个负数，如果它更大，则为正数，如果它们相等则为0。
如果使用单参数版本的Collections.sort，它将使用元素提供的compareTo方法对它们进行排序。为了演示，我们可以列出52张卡，如下所示：
public static List<Card> makeDeck() {
List<Card> cards = new ArrayList<Card>();
for (int suit = 0; suit <= 3; suit++) {
for (int rank = 1; rank <= 13; rank++) {
Card card = new Card(rank, suit);
cards.add(card);
}
}
return cards;
}
并这样排序它们：
Collections.sort(cards);
这个版本的sort将元素按照所谓的“自然秩序”放置，因为它由对象本身决定。
但是可以通过提供一个Comparator对象，来强制实现不同的排序。例如，Card对象的自然顺序将Ace视为最小的牌，但在某些纸牌游戏中，它的排名最高。我们可以定义一个Comparator，将Ace视为最大的牌，像这样：
Comparator<Card> comparator = new Comparator<Card>() {
@Override
public int compare(Card card1, Card card2) {
if (card1.getSuit() < card2.getSuit()) {
return -1;
}
if (card1.getSuit() > card2.getSuit()) {
return 1;
}
int rank1 = getRankAceHigh(card1);
int rank2 = getRankAceHigh(card2);
if (rank1 < rank2) {
return -1;
}
if (rank1 > rank2) {
return 1;
}
return 0;
}
private int getRankAceHigh(Card card) {
int rank = card.getRank();
if (rank == 1) {
return 14;
} else {
return rank;
}
}
};
该代码定义了一个匿名类，按需实现compare。然后它创建一个新定义的匿名类的实例。如果你不熟悉 Java 中的匿名类，可以在 http://thinkdast.com/anonclass 上阅读它们。
使用这个Comparator，我们可以这样调用sort：
Collections.sort(cards, comparator);
在这个顺序中，黑桃的Ace是牌组上的最大的牌；梅花二是最小的。
如果你想试验这个部分的代码，它们在Card.java中。作为一个练习，你可能打算写一个比较器，先按照rank，然后再按照suit，所以所有的Ace都应该在一起，所有的二也是。以此类推。
16.6 扩展
如果你完成了此练习的基本版本，你可能需要处理这些可选练习：
- 请阅读 http://thinkdast.com/tfidf 上的 TF-IDF，并实现它。你可能需要修改
JavaIndex来计算文档频率；也就是说，每个检索词在索引的所有页面上出现的总次数。 - 对于具有多个检索词的查询，每个页面的总体相关性目前是每个检索词的相关性的总和。想想这个简单版本什么时候可能无法正常运行，并尝试一些替代方案。
- 构建用户界面，允许用户输入带有布尔运算符的查询。解析查询，生成结果，然后按相关性排序，并显示评分最高的 URL。考虑生成“片段”，它显示了检索词出现在页面的哪里。如果要为用户界面制作 Web 应用程序，请考虑将 Heroku 作为简单选项，用于 开发和部署 Java Web应用程序。见 http://thinkdast.com/heroku。
