MoreLikeThis，相似检索。找出某篇文档的相似文档，常见于“类似新闻”、“相关文章”等，这里完全是基于内容的分析。

 

1）MoreLikeThis的使用

FSDirectory directory = SimpleFSDirectory.open(new File("d:/nrtTest2")); 		IndexReader reader = IndexReader.open(directory);		IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);		//		MoreLikeThis mlt = new MoreLikeThis(reader);		mlt.setFieldNames(new String[] { "ab" }); //用于计算的字段		//		int docNum = 1;//		TermFreqVector vector = reader.getTermFreqVector(docNum, "ab");//		System.out.println(vector.toString());		Query query = mlt.like(docNum);//试图找到与docnum=1相似的documents		System.out.println(reader.document(docNum));		System.out.println(query.toString());//查看构造的query，后面的就是常规的lucene的检索过程。		TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);		ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;		for (ScoreDoc sdoc : scoreDocs) {			Document doc = reader.document(sdoc.doc);			System.out.println(doc.get("ti"));			// System.out.println(doc.get("ti"));		}

 

2）MoreLikeThis的源码解读

把MLT运行起来很简单，那么我们进一步看看他是怎么实现的。

关键就是 Query query = mlt.like(docNum); 我们就从他下手。

 

2.1）like

public Query like(int docNum) throws IOException {    if (fieldNames == null) {      // gather list of valid fields from lucene      Collection
     
       fields = ReaderUtil.getIndexedFields(ir);      fieldNames = fields.toArray(new String[fields.size()]);    }        return createQuery(retrieveTerms(docNum));  }
     

filedNames为参与“more like this”运算的字段，在moreLikeThis对象的setFiledNames方法中进行设置。

 

2.2）retrieveTerms

public PriorityQueue
     
       retrieveTerms(int docNum) throws IOException {    Map
      
        termFreqMap = new HashMap
       
        ();    for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {      String fieldName = fieldNames[i];      TermFreqVector vector = ir.getTermFreqVector(docNum, fieldName);//取出term向量            // 如果当前字段没有存储termVector，那么需要重新计算。其实这里就是分词，并计算term词频的过程，注意他默认使用的是StandardAnalyzer分词器！！！      if (vector == null) {        Document d = ir.document(docNum);        String text[] = d.getValues(fieldName);        if (text != null) {          for (int j = 0; j < text.length; j++) {            addTermFrequencies(new StringReader(text[j]), termFreqMap,                fieldName);          }        }      } else {//如果之前保存了termVector那么就方便多了。        addTermFrequencies(termFreqMap, vector);      }          }
       
      
     

 

2.3）addTermFrequencies

由于TermVector中的term和field没有关系，不管是标题还是正文，只要term内容一样就将其频率累加。addTermFrequencies就做这个事情！

把累加的结果存放到termFreqMap中。

private void addTermFrequencies(Map
     
       termFreqMap,      TermFreqVector vector) {    String[] terms = vector.getTerms();    int freqs[] = vector.getTermFrequencies();    for (int j = 0; j < terms.length; j++) {      String term = terms[j];            if (isNoiseWord(term)) {        continue;      }      // increment frequency      Int cnt = termFreqMap.get(term);      if (cnt == null) {        cnt = new Int();        termFreqMap.put(term, cnt);        cnt.x = freqs[j];      } else {        cnt.x += freqs[j];      }    }  }
     

截止，我们将指定的文档（被匹配文档）按照指定的运算字段，将其term和对应的frequency存放到了map中。在这个过程中，我们看到了一个听起来比较牛逼的操作——去噪！

那么这里怎么判断一个Term是不是噪音呢？

private boolean isNoiseWord(String term) {    int len = term.length();    if (minWordLen > 0 && len < minWordLen) {      return true;    }    if (maxWordLen > 0 && len > maxWordLen) {      return true;    }    if (stopWords != null && stopWords.contains(term)) {      return true;    }    return false;  }

他判断的标准十分简单，第一：是否是规定的停用词；第二：term长度是否过长或过短，这个范围由minWordLen和maxWordLen控制。

 

2.4）createQueue

这里的queue应该是一个优先级队列，上一步我们获得了所有<term, frequency>，虽然做了去噪，但是term项目还是太多了，还需要找出相对重要的前N个Term。

private PriorityQueue
     
       createQueue(Map
      
        words)      throws IOException {    // 获取当前index的文档总数。    int numDocs = ir.numDocs();    FreqQ res = new FreqQ(words.size()); // 按照term的得分进行存放        Iterator
       
         it = words.keySet().iterator();    while (it.hasNext()) { // 对所有term进行遍历      String word = it.next();            int tf = words.get(word).x; // 对应term的tf      if (minTermFreq > 0 && tf < minTermFreq) {        continue; // 和去噪类似，tf太小的term直接过掉。      }            // 对于同一个term，找到df最大的那个字段，存放到topField。      String topField = fieldNames[0];      int docFreq = 0;      for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {        int freq = ir.docFreq(new Term(fieldNames[i], word));        topField = (freq > docFreq) ? fieldNames[i] : topField;        docFreq = (freq > docFreq) ? freq : docFreq;      }      //df太小的term也要直接过掉      if (minDocFreq > 0 && docFreq < minDocFreq) {        continue; // filter out words that don't occur in enough docs      }      //df太大的term也要直接过掉      if (docFreq > maxDocFreq) {        continue; // filter out words that occur in too many docs      }      //df==0的term也要直接过掉，怎么会有df的term？？？这里说是index文件的问题      if (docFreq == 0) {        continue; // index update problem?      }      //经典的idf、tf又来了      float idf = similarity.idf(docFreq, numDocs);      float score = tf * idf;            //将结果存放到优先队列中。      res.insertWithOverflow(new Object[] {word, // the word          topField, // the top field          Float.valueOf(score), // overall score          Float.valueOf(idf), // idf          Integer.valueOf(docFreq), // freq in all docs          Integer.valueOf(tf)});    }    return res;  }
       
      
     

在这里，我们对每个term进行了打分排序，主要还是通过tf、idf进行计算。

这里他的意思就是：

1.将指定参与运算字段的term的frequency进行累加；（这里对ti、ab字段的tf进行累加）

2.通过df的比较，选取df大的字段作为最终“运算”的字段，但tf为所有字段的累加值。这和我们看普通检索时的打分算法不太一样，普通检索中tf为当前字段的词频。

至于为什么这么做，还得验证！！！

 

2.5）createQuery

到此我们将term的打分排序拿到了，分值越大的term更能表述整篇document的主要内容！（有没有想到这就类似主题词！！！）

private Query createQuery(PriorityQueue
     
       q) {    BooleanQuery query = new BooleanQuery();    Object cur;    int qterms = 0;    float bestScore = 0;        while (((cur = q.pop()) != null)) {      Object[] ar = (Object[]) cur;      TermQuery tq = new TermQuery(new Term((String) ar[1], (String) ar[0]));      //这里还可以对termquery进行boost的设置。默认为false      if (boost) {        if (qterms == 0) {          bestScore = ((Float) ar[2]).floatValue();        }        float myScore = ((Float) ar[2]).floatValue();                tq.setBoost(boostFactor * myScore / bestScore);      }      //构建boolean query，should关联。      try {        query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);      } catch (BooleanQuery.TooManyClauses ignore) {        break;      }            qterms++;      if (maxQueryTerms > 0 && qterms >= maxQueryTerms) {//限定参与运算的term的数量        break;      }    }        return query;  }
     

这样就根据一篇document和指定字段得到了一个query。这个query作为代表着document的灵魂，将寻找和他类似的documents。

 

3）实例

被匹配的document为：

Document<stored,indexed,tokenized<an:CN00103249.6>

stored,indexed<ad:20000320> stored,indexed,tokenized,termVector<ab:    本发明涉及一种高级毛料服装洗涤剂。使用该洗涤剂，洗衣服可不用到干洗店，自己在家水洗就行，且洗涤后毛料服装笔挺膨松，抗静电，不缩水，洗涤中不刺激皮肤。此剂主要由去污剂、抗静电剂、防缩剂、表面活性剂与其它助剂配制而成。去污率≥90%，缩水率≤1‰。>

stored,indexed,tokenized,termVector<ti:高级毛料服装洗涤剂>>

计算出来的query为：

ab:毛料 ab:服装 ab:洗涤剂 ab:抗静电 ab:高级 ab:剂 ab:洗涤

计算结果为：

高级毛料服装洗涤剂

抗静电防尘污灭菌广谱洗涤剂及制备方法

一种抗紫外线的织物涂层材料

服装绿色干洗及服装翻新技术

洗碟用柔性含蛋白酶的液体或凝胶洗涤组合物

复合洗霉制剂

洗衣机

一种抗静电合成纤维

实验室专用洗涤剂

液晶相结构型液体洗涤剂及制造工艺

貌似结果不是很相似，那么我们可以试着只用ti做运算，这样从标题看起来比较相似。

还可以对MLT的各项参数进行设置，这里就不在实验了！