主框架图
见:http://r.photo.store.qq.com/psb?/V12VvuOZ2vxbmG/M2gzPWfnBLS8buBT*16Y2xm9QkAAp8TmePOlIPC1MlM!/r/dFMAAAAAAAAA
1.1 生成库——词频库、词语索引库
流程：
项目包：
1.1.1 生成库——中文语料文件
主要流程：
中科院分词系统 ICTCLAS 的使用，例子：
杭州市长春药店。 -》 杭州市/ns 长春/nz 药店/n 。
1.1.2 生成库——词频库
数据结构：
1 hash_map<string , int , MyHashFn >
例子：
1.1.3 生成库——词语索引库
数据结构：
1 hash_map<string , set<string> , MyHashFn >
例子：
1.1.3 生成库——词语索引库
UTF-8编码
截取一个汉字，UTF-8可根据汉字的第一个字节移位推出长度
1字节 0xxxxxxx
2字节 110xxxxx 10xxxxxx
3字节 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
4字节 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
1 if(word[i] & (1 << 4)) 2 key = word.substr(i, 4); 3 else if(word[i] & (1 << 5)) 4 key = word.substr(i, 3); 5 else if(word[i] & (1 << 6)) 6 key = word.substr(i, 2); 7 else 8 key = word.substr(i, 1);
1.2 生成库——网页库、网页偏移库
流程：
项目包：
1.2.1 生成库——网页库
网页记录：
一行一条网页记录( string )
网页记录格式：
<doc><docid>网页号</docid>
<docurl>网页URL</docurl>
<doctitle>网页标题</doctitle>
<doccontent>网页内容</doccontent></doc>
数据结构：
1 struct Page
2 {
3 int ID;
4 string url,title,content;
5 };
1 hash_map< int , Page>
例子：
1.2.1 生成库——网页偏移库
偏移记录：
一行一条偏移记录
偏移记录格式：
Page_ID 偏移量 本页大小
数据结构：
1 hash_map<int, std::pair<int, int> >
例子：
1.3 生成库——网页去重、建立倒排索引
流程：
项目包：
1.3.1 生成库——网页去重
Top-K 算法：
•将每张网页频数top10的单词作为该网页的特征。若词频一样，则按字符序。
•两网页特征相似度 >= 60% , 则两网页重复。
1.3.2 生成库——建立倒排索引
索引：
一行一条索引
索引格式：
词语 Page_ID 词频 权值 Page_ID 词频 权值 ……
数据结构：
1 hash_map<std::string, std::set<std::pair<int, double> >, MyHashFn>
例子：
权值的计算：
•1、TF*IDF框架
•TF（Term Frequency） 词频
•DF （Document Frequency） 词语出现的文档数目
•N 总共的文档数目
•IDF （Invert Document Frequency） 逆文档频率
•IDF （Invert Document Frequency） 逆文档频率
IDF反映了一个特征词在整个文档集合中的情况，出现的愈多IDF值越低，这个词区分不同文档的能力越差。
大量实验表明使用以下公式效果更好：
向量空间模型：
•Cosine相似度计算
若词语W在包含100个词语的A网页中出现了50次，在包含1000个词语的B网页出现了100次，显然A中W的权值应该更大，但是计算结果却相反。因此，应该对权值进行标准化：
2.1 线程池资源
•网页
1 hash_map< int , Page>
•网页偏移
1 hash_map<int, std::pair<int, int> >
•倒排索引
1 hash_map<std::string, std::set<std::pair<int, double> >, MyHashFn>
•词频
1 map<string , int>
•词语索引
1 map<string , set<string>>
•停用词
1 hash_map<std::string, std::string, MyHashFn>
•Epoll Events 、 Socket
•工作线程、缓存保存线程
•线程池纠错缓存、线程池查询结果缓存
•任务队列
1 class Task
2 {
3 public:
4 int fd; //Socket描述符
5 Task *next; //下一个任务
6 };
1 vector<Task>
2.2 Socket工作详细
•建立Socket
•注册Epoll
•监听到Socket描述符，accept客户端，注册读操作
•监听到读操作，添加任务
•监听到写操作，输出查询结果
2.3.1 工作线程工作详细——纠错模块
•编辑距离算法
指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
例子：
计算X字符串 与 Y字符串 的 编辑距离
dp[i][j] 为 X串的前i个字符 和 Y串的前j个字符 的编辑距离
1 if(X [i - 1] == Y[j - 1])
2 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; //最后字符相同
3 else
4 {
5 int t1 = dp[i - 1][j]; // 删除X第i个字符
6 t1 = t1 < dp[i][j - 1] ? t1 : dp[i][j - 1]; //删除Y第j个字符
7 t1 = t1 < dp[i - 1][j - 1] ? t1 : dp[i - 1][j - 1];//最后字符改相同
8 dp[i][j] = t1 + 1;
9 }
由于需要进行汉语的编辑距离计算，这里的char转变为string，string转变为vector<string>。
•取任务
•receive客户端
•分词
•分词优化、去停用词
ICTCLAS分词系统进行分词后的结果可能导致错误，例如:
1、对分词结果去停用词，如“的”“了”“呢”
2、简单的错别字分词优化算法
（1）当出现连续的单个汉字时，将其合并成一个词语
（2）当出现不连续单个汉字，且不是第一个字时，把 它并入左边词语
优化结果：
•查询查询结果缓存
•若查到，根据查询结果集合生成JSON，注册写操作，结束工作
•若未查到，每个词语分别查询纠错缓存
•若查到，直接返回正确词语
•若未查到，进行纠错（如编辑距离相同，选最高的词频），更新纠错缓存
2.3.2 工作线程工作详细——查询模块
•再次查询查询结果缓存
•若查到，根据查询结果集合生成JSON，注册写操作，结束工作
•若未查到，查询包含所有关键词的页面
•建立向量空间模型，计算Cosine相似度
•排序，生成查询结果集合
•生成JSON，注册写操作，结束工作
•Cosine相似度计算
将查询语句的特征词的权值组成向量 a
网页中对应的特征词的权值组成向量 b
查询语句与该网页的Cosine相似度：
2.4 缓存保存线程工作详细
•纠错cache
1 hash_map<string , string , MyHashFn > //纠错前，纠错后
•查询结果cache
1 map< set<string> ,vector<pair<int, vector<double> > > > // 关键词集合，查询结果
•定时扫描线程池中的工作线程
•每扫描一个工作线程，将工作线程中的cache内容覆盖写入线程池cache，再将线程池中的cache内容覆盖写入该工作线程
•扫描结束后，将线程池中的cache写回到磁盘