搜索引擎關鍵字智能提示的一種實現

時間 2019-11-10

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搜索引擎關鍵字智能提示的一種實現

美團技術團隊前端

問題背景

搜索關鍵字智能提示是一個搜索應用的標配，主要做用是避免用戶輸入錯誤的搜索詞，並將用戶引導到相應的關鍵詞上，以提高用戶搜索體驗。java

美團CRM系統中存在數以百萬計的商家，爲了讓用戶快速查找到目標商家，咱們基於solrcloud實現了商家搜索模塊。用戶在查找商家時主要輸入商戶名、商戶地址進行搜索，爲了提高用戶的搜索體驗和輸入效率，本文實現了一種基於solr前綴匹配查詢關鍵字智能提示(Suggestion)實現。web

需求分析

支持前綴匹配原則
在搜索框中輸入「海底」，搜索框下面會以海底爲前綴，展現「海底撈」、「海底撈火鍋」、「海底世界」等等搜索詞；輸入「萬達」，會提示「萬達影城」、「萬達廣場」、「萬達百貨」等搜索詞。算法
同時支持漢字、拼音輸入
因爲中文的特色，若是搜索自動提示能夠支持拼音的話會給用戶帶來更大的方便，省得切換輸入法。好比，輸入「haidi」提示的關鍵字和輸入「海底」提示的同樣，輸入「wanda」與輸入「萬達」提示的關鍵字同樣。apache
支持多音字輸入提示
好比輸入「chongqing」或者「zhongqing」都能提示出「重慶火鍋」、「重慶烤魚」、「重慶小天鵝」。數據結構
支持拼音縮寫輸入
對於較長關鍵字，爲了提升輸入效率，有必要提供拼音縮寫輸入。好比輸入「hd」應該能提示出「haidi」類似的關鍵字，輸入「wd」也同樣能提示出「萬達」關鍵字。架構
基於用戶的歷史搜索行爲，按照關鍵字熱度進行排序
爲了提供suggest關鍵字的準確度，最終查詢結果，根據用戶查詢關鍵字的頻率進行排序，如輸入[重慶,chongqing,cq,zhongqing,zq] —> [「重慶火鍋」(f1),「重慶烤魚」(f2),「重慶小天鵝」(f3)，…]，查詢頻率f1 > f2 > f3。app

解決方案

關鍵字收集
當用戶輸入一個前綴時，碰到提示的候選詞不少的時候，如何取捨，哪些展現在前面，哪些展現在後面？這就是一個搜索熱度的問題。用戶在使用搜索引擎查找商家時，會輸入大量的關鍵字，每一次輸入就是對關鍵字的一次投票，那麼關鍵字被輸入的次數越多，它對應的查詢就比較熱門，因此須要把查詢的關鍵字記錄下來，而且統計出每一個關鍵字的頻率，方便提示結果按照頻率排序。搜索引擎會經過日誌文件把用戶每次檢索使用的全部檢索串都記錄下來，每一個查詢串的長度爲1-255字節。ui
漢字轉拼音
用戶輸入的關鍵字多是漢字、數字，英文，拼音，特殊字符等等，因爲須要實現拼音提示，咱們須要把漢字轉換成拼音，java中考慮使用pinyin4j組件實現轉換。搜索引擎
拼音縮寫提取
考慮到須要支持拼音縮寫，漢字轉換拼音的過程當中，順便提取出拼音縮寫，如「chongqing」,"zhongqing"--->"cq",」zq」。

多音字全排列
要支持多音字提示，對查詢串轉換成拼音後，須要實現一個全排列組合，字符串多音字全排列算法以下：

public static List getPermutationSentence(List> termArrays,int start) {

  if (CollectionUtils.isEmpty(termArrays))
      return Collections.emptyList();

  int size = termArrays.size();
  if (start < 0 || start >= size) {
      return Collections.emptyList();
  }

  if (start == size-1) {
      return termArrays.get(start);
  }

  List<String> strings = termArrays.get(start);

  List<String> permutationSentences = getPermutationSentence(termArrays, start + 1);

  if (CollectionUtils.isEmpty(strings)) {
      return permutationSentences;
  }

  if (CollectionUtils.isEmpty(permutationSentences)) {
      return strings;
  }

  List<String> result = new ArrayList<String>();
  for (String pre : strings) {
      for (String suffix : permutationSentences) {
          result.add(pre+suffix);
      }
  }

  return result;

}

索引與前綴查詢

方案一 Trie樹 + TopK算法
Trie樹即字典樹，又稱單詞查找樹或鍵樹，是一種樹形結構，是一種哈希樹的變種。典型應用是用於統計和排序大量的字符串（但不只限於字符串），因此常常被搜索引擎系統用於文本詞頻統計。它的優勢是：最大限度地減小無謂的字符串比較，查詢效率比哈希表高。Trie是一顆存儲多個字符串的樹。相鄰節點間的邊表明一個字符，這樣樹的每條分支表明一則子串，而樹的葉節點則表明完整的字符串。和普通樹不一樣的地方是，相同的字符串前綴共享同一條分支。例如，給出一組單詞inn, int, at, age, adv, ant, 咱們能夠獲得下面的Trie：

從上圖可知，當用戶輸入前綴i的時候，搜索框可能會展現以i爲前綴的「in」，「inn」，」int"等關鍵詞，再當用戶輸入前綴a的時候，搜索框裏面可能會提示以a爲前綴的「ate」等關鍵詞。如此，實現搜索引擎智能提示suggestion的第一個步驟便清晰了，即用trie樹存儲大量字符串，當前綴固定時，存儲相對來講比較熱的後綴。

TopK算法用於解決統計熱詞的問題。解決TopK問題主要有兩種策略：hashMap統計+排序、堆排序
hashmap統計: 先對這批海量數據預處理。具體方法是：維護一個Key爲Query字串，Value爲該Query出現次數的HashTable，即hash_map(Query，Value)，每次讀取一個Query，若是該字串不在Table中，那麼加入該字串，而且將Value值設爲1；若是該字串在Table中，那麼將該字串的計數加一便可，最終在O(N)的時間複雜度內用Hash表完成了統計。
堆排序：藉助堆這個數據結構，找出Top K，時間複雜度爲N‘logK。即藉助堆結構，咱們能夠在log量級的時間內查找和調整/移動。所以，維護一個K(該題目中是10)大小的小根堆，而後遍歷300萬的Query，分別和根元素進行對比。因此，咱們最終的時間複雜度是：O（N） + N' * O（logK），（N爲1000萬，N’爲300萬）。

該方案存在的問題是：

建索引和查詢的時候都要把漢字轉換成拼音，查詢完成後還得把拼音轉換成漢字顯示，且須要考慮數字和特殊字符。
須要維護拼音、縮寫兩棵Trie樹。

方案二 Solr自帶Suggest智能提示
Solr做爲一個應用普遍的搜索引擎系統，它內置了智能提示功能，叫作Suggest模塊。該模塊可選擇基於提示詞文本作智能提示，還支持經過針對索引的某個字段創建索引詞庫作智能提示。 (詳見solr的wiki頁面http://wiki.apache.org/solr/Suggester)

該方案存在的問題是：

返回的結果是基於索引中字段的詞頻進行排序，不是用戶搜索關鍵字的頻率，所以不能將一些熱門關鍵字排在前面。
拼音提示，多音字，縮寫仍是要另外加索引字段。

方案三 Solrcloud創建單獨的collection,利用solr前綴查詢實現
如前所述，以上兩個方案在實施起來都存在一些問題，Trie樹+TopK算法，在處理漢字suggest時不是很優雅，且須要維護兩棵Trie樹，實施起來比較複雜；Solr自帶的suggest智能提示組件存在問題是使用freq排序算法，返回的結果徹底基於索引中字符的出現次數，沒有兼顧用戶搜索詞語的頻率，所以沒法將一些熱門詞排在更靠前的位置。因而，咱們繼續尋找一種解決這個問題更加優雅的方案。

至此，咱們考慮專門爲關鍵字創建一個索引collection，利用solr前綴查詢實現。solr中的copyField能很好解決咱們同時索引多個字段(漢字、pinyin, abbre)的需求，且field的multiValued屬性設置爲true時能解決同一個關鍵字的多音字組合問題。配置以下：

schema.xml:

<field name="kw" type="string" indexed="true" stored="true" />  
<field name="pinyin" type="string" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
<field name="abbre" type="string" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
<field name="kwfreq" type="int" indexed="true" stored="true" />
<field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
<field name="suggest" type="suggest_text" indexed="true" stored="false" multiValued="true" />
------------------multiValued表示字段是多值的-------------------------------------
<uniqueKey>kw</uniqueKey>
<defaultSearchField>suggest</defaultSearchField>

說明：
kw爲原始關鍵字
pinyin和abbre的multiValued=true,在使用solrj建此索引時，定義成集合類型便可：如關鍵字「重慶」的pinyin字段爲{chongqing,zhongqing}, abbre字段爲{cq, zq}
kwfreq爲用戶搜索關鍵的頻率，用於查詢的時候排序

-------------------------------------------------------

<copyField source="kw" dest="suggest" />
<copyField source="pinyin" dest="suggest" />
<copyField source="abbre" dest="suggest" />

------------------suggest_text----------------------------------

<fieldType name="suggest_text" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" autoGeneratePhraseQueries="true">
    <analyzer type="index">
            <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory" />
            &lt;filter class="solr.SynonymFilterFactory" 
                    synonyms="synonyms.txt" 
                    ignoreCase="true" 
                    expand="true" />
            <filter class="solr.StopFilterFactory" 
                    ignoreCase="true" 
                    words="stopwords.txt" 
                    enablePositionIncrements="true" />
            <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory" />
            <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt" />
    </analyzer>
    <analyzer type="query">
            <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory" />
            <filter class="solr.StopFilterFactory" 
                    ignoreCase="true" 
                    words="stopwords.txt" 
                    enablePositionIncrements="true" />
            <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory" />
            <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt" />
    </analyzer>
</fieldType>

KeywordTokenizerFactory：這個分詞器不進行任何分詞！整個字符流變爲單個詞元。String域類型也有相似的效果，可是它不能配置文本分析的其它處理組件，好比大小寫轉換。任何用於排序和大部分Faceting功能的索引域，這個索引域只有能一個原始域值中的一個詞元。

前綴查詢構造:

private SolrQuery getSuggestQuery(String prefix, Integer limit) {
    SolrQuery solrQuery = new SolrQuery();
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    sb.append(「suggest:").append(prefix).append("*");
    solrQuery.setQuery(sb.toString());
    solrQuery.addField("kw");
    solrQuery.addField("kwfreq");
    solrQuery.addSort("kwfreq", SolrQuery.ORDER.desc);
    solrQuery.setStart(0);
    solrQuery.setRows(limit);
    return solrQuery;
}

效果以下圖所示：