模糊匹配及Solr关键词手动提示应用(2)

　　模糊匹配及Solr关键词手动提示应用(2)

　　一种Levenshtein的常见变形是Demerau-Levenshtein距离，这种估算方式引入了新的操作：调换相邻两个字符的位置，原本须要一个删掉和一次插入的操作降低到一次。Levenshtein的实现在Lucence中也有一个优化过的版本org.apache.lucence.search.spell.LevenshteinDistance。在拼写检测中，两个元音字母的替换比两个音节字母之间的替换更有可能发生，给予不同的权重是合理的。

　　1.3 n元组编辑距离

　　前面讨论到的方式都只涉及到单个字符，N元组编辑距离则容许使用多个字符进行比较。字符串开头的相似性常常会被特殊考虑。Lucence中N元组编辑距离的实现类为NgramDistance。

　　1.4 其他相似度测度方式

　　除了上述提及的集中估算方式外，还有好多方式用于估算字符串的相像。例如简单地使用最长字符串匹配，编辑距离的变型Damerau-Levenshtein，Q-Gram算法等。更多相似度算法可以参考这儿。

　　1.5 Java字符串相似度估算：

　　字符串相似度的估算在不同语言中有特别多的实现，在Java中也有好多现成的方案。Solr和Lucence中手动了一些相似度算法实现。下面两个库也针对好多算法提供了实现：

　　java string similarity

　　apache common common-text

　　2. 模糊匹配在Solr关键词提示的应用

　　搜索关键词提示或则建议几乎是搜索引擎的标配，除了降低用户输入外，能够引导用户到适宜的关键词上，提升用户体验。下面的事例中，我们在Solr中实现一个关键字手动提示的反例。

　　Solr中的EdgeNGramTokenFilter在构建索引的时侯，会依照配置将前缀也加入到索引中。例如taming这个词项在被索引时，ta、tam、tami等也会同时被索引。下面的Field类型申明展示了这些用法：

　　相应的Field配置如下:

　　配置完后，加入两个文档：doctor和document，使用下边的查询测试一下疗效：

　　:8983/solr/select?q=prefixxdo&fl=test

　　在实际的产品应用中，前端须要配置JS的按键风波来获取提示词，script.aculo.us是一个不错的库。更进一步，可以定做一个QueryResponseWriter返回后端须要的格式，例如返回li代码片断，自己订制的Writer须要在solrconfig中配置：

　　tahdismax prefixx^1.0

　　此时就可以通过下边订制的Handler来处理恳求：

　　:8983/solr/typeahead?q=tam

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