背景
有一组微博事件数据,之前做了一些数据分析与挖掘的工作。想着用C++做一个简单的搜索引擎玩玩。
亮点:
- 搜索支持关系关键字作为搜索条件,以文本情感极性作为初筛条件,以TF-IDF为搜索排序依据
- 以Reactor模式为基础,实现C++后台,支持线程池、支持epoll实现I/O多路复用
- 实现一个简单的前端,搭载在apache上
- 引入redis实现缓存,引入日志系统
详细代码请到github:https://github.com/li-car-fei/SEWeibo
求求点个star~~
搜索关键步骤实现
预处理阶段:
- 使用cppjieba对每个微博事件进行分词
- 分词后计算每个事件的词频,并且根据情感词典计算每个事件的情感倾向分
- 根据TF-IDF计算每个词在其出现的事件中的影响权重
实际搜索阶段:
- 解析出搜索语句中的关键字:
AND
,OR
,NOT
- 按照搜索关键字分割搜索语句,并进行搜索,三个关键字分别对应搜索结果求交集、并集、非集
- 将搜索语句视为一个事件,对其进行分词,计算词频、情感得分
- 初筛:筛选出拥有搜索语句中所有词语的事件,并选出情感倾向与搜索语句相同的事件
- 再筛:根据搜索语句的每个词语的权重值构成向量,再计算与备选集的余弦相似度,选取最相似的前k个返回
- 根据搜索结果的事件ID,生成摘要并返回结果
- redis 缓存
结果示例
Log 日志:
txt
2023-11-10 17:06:15,951: INFO rootCategory : Log init success
2023-11-10 17:06:17,226: INFO rootCategory : cppjieba init!
2023-11-10 17:06:21,692: INFO rootCategory : 停词库,情感词表,网页库,偏移库,倒排索引库,情感得分表 读取数据成功!
2023-11-10 17:06:28,979: INFO rootCategory : >>client has connected 127.0.0.1:9006 >> 127.0.0.1:34133
2023-11-10 17:06:28,979: INFO rootCategory : search event: 蔡徐坤
2023-11-10 17:06:28,980: INFO rootCategory : redis key exists: 蔡徐坤
2023-11-10 17:06:28,980: INFO rootCategory : >>client has broken up 127.0.0.1:9006 >> 127.0.0.1:34133
...
细节
前端
- 前端简单写的页面,用apache搭载,详见
frontend文件夹
- 后端返回
json
数据,前端用jquery
进行解析渲染
单 Reactor 多线程模式
- net 中实现 Reactor 相关、TCPConnection 相关;由 Acceptor 负责主线程连接相关,监听新的连接请求;回调函数挂载到 TCPConnection 上,由 EventLoop 从 epoll 中取出可操作的 socket 句柄,再调用 TCPConnection 中的回调函数进行处理;
- threadpool 实现线程池,由回调函数中将业务处理函数添加到线程池的任务队列中,是和 Server 分离开的,不影响 Server 主线程监听连接;
using Task = function<void()>;
定义了添加到线程池任务队列的数据类型,是一个可调用对象(函数、函数指针、lambda表达式等皆可)
redis 缓存
- 单例模式实现,将搜索语句与结果的JSON语句存储到缓存中
- 在计算搜索匹配结果、词频、情感前先从缓存中查找有没有相应的key(即搜索语句文本),有则直接返回
- 用于搜索运算消耗较大,使用缓存可以很好提高性能
log 日志
- 基于
log4cpp
实现日志,单例模式 - 在头文件中定义相应的宏,以实现简单调用日志接口
搜索细节
- 关键字分割搜索语句,不同关键字对应不同的搜索结果合并
- 首先搜索出包含搜索文本每个词的事件,并依据情感得分去除情感倾向不同的结果
- 根据搜索规则匹配,合并得到搜索结果
- 根据搜索语句的TF-IDF向量与搜索结果事件的向量计算余弦相似度并排序
- 最终生成摘要并返回结果
cpp
// 执行查询
void WordQuery::doQuery(RedisClient& redisClient, const string &s, const TcpConnectionPtr &ptr)
{
// 先查询缓存
auto redisResult = redisClient.get(s);
if (redisResult.first)
{
ptr->sendInEventLoop(redisResult.second);
return;
}
// 提取关键字和搜索文本
auto parseSearchTextResult = parseSearch(s);
/**
* 构建返回结果所需:
* (1)set<int> eventIds:事件id
* (2)map<int, map<string, int>> wordsMap : 词频记录(当前搜索语句所构建的event的)
* (3)map<int, vector<pair<string, double>>> vec :每个词与其权重(当前搜索语句所构建的event的)
*/
set<int> eventIds;
map<int, map<string, int>> wordsMaps;
map<int, vector<pair<string, double>>> vecs;
// 循环遍历关键字和搜索文本,构建结果
searchThrough(eventIds, wordsMaps, vecs, parseSearchTextResult.first, parseSearchTextResult.second);
// 根据第一个搜索map和搜索文本的vec 计算余弦排序,形成摘要
string message = doReturn(eventIds, wordsMaps.begin()->second, vecs.begin()->second, ptr);
// 设置缓存
redisClient.set(s, message);
}
依赖库
- cppjieba:常用中文分词库
- limonp:cppjieba中依赖的
- jsoncpp:json相关实现