本文主要是介绍Lucene暴走之巧用内存倒排索引高效识别垃圾数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
[size=medium]识别垃圾数据，在一些大数据项目中的ETL清洗时，非常常见，比如通过关键词
（1）过滤垃圾邮件
（2）识别yellow网站
（3）筛选海量简历招聘信息
（4）智能机器人问答测试
........
各个公司的业务规则都不一样，那么识别的算法和算法也不一样，这里提供一种思路，来高效快速的根据关键词规则识别垃圾数据。
下面看下需求：
业务定义一些主关键词若干少则几百个，多则几千个上万个，例如：
[/size]
公司
机车厂
化纤厂
建设局
实业集团
中心店
桑拿中心
托管中心然后又定义一些辅助关键词若干：
原告
被告
委托代理人
当事人
申请人
上诉人
[size=medium]
ok，关键词有了，下面看下业务规则 ， 规定如下：
任意辅助关键词组合主关键词都命中的情况下，并且词组间距不大于20者，即为合法数据。
嗯，没听懂？，那么来看个例子，一段文本如下：
[/size]
上诉人北京金建出租汽车有限公司因机动车x通事故责任纠纷一案
[size=medium]
使用IK细粒度分词后可能是这样的：
[/size]
上诉人|上诉|人|北京|金|建出|出租汽车|出租|汽车|有限公司|有限|有|限|公司|因|机动车|机动|车|x通事故|x通|通事|事故责任|事故|责任|纠纷|一案|
[size=medium]
根据规则，辅助词库与主词库都命中，而且中间的词组间距不超过20的，为合法数据，
本例子中：
辅助关键词：上诉人
主关键词： 公司
都出现，中间词组是12个，所以符合业务规则，即为合法数据，
假设，改变原来的文本的公司为集团，再次测试：
[/size]
上诉人北京金建出租汽车有限集团因机动车x通事故责任纠纷一案
使用IK细粒度分词后可能是这样的：
上诉人|上诉|人|北京|金|建出|出租汽车|出租|汽车|有限集团|有限|有|限|集团|因|机动车|机动|车|x通事故|x通|通事|事故责任|事故|责任|纠纷|一案|
[size=medium]
这次因为辅助关键词库命中了，但是主关键词库没有命中，所以会被当成垃圾数据。
上面是帮助理解业务的一个例子，下面再分析下，性能问题，假设主关键词有500个，辅助关键词有10个，那么任意
两两组合的可能就是500*10=5000个规则条件，也就是意味着需要最坏情况下，需要匹配5000次才能识别一篇垃圾数据，当然如果你参与识别垃圾的文本不是一个字段，而是二个字段，一个是标题，一个是内容，那么最后真正的匹配次数是5000*2=10000词匹配，如果再加上距离条件，那么查询的复杂度将会大幅度增加，这个时候，如果我们使用正则匹配
效率可想而知，使用正则每次全文扫描定位，耗时非常之慢，这时候我们假设有一种快捷的hash算法，来提升性能，毫无疑问，类似的倒排索引将会是解决这种问题的神器。
因为只需要构建一次临时索引，不落地磁盘，不与IO打交道，仅仅在内存和cpu之间参与计算匹配，而且规则方式非常灵活，可以有更多的规则制定进来，特别是关键词匹配这块，lucene索引非常完美的解决了这个问题。当然如此这种计算，非常耗CPU，对内存的占用不是非常高，因为一条数据，处理完之后，他占用的资源，会被释放。
在线情况下：平均几十毫秒左右就能识别一条数据，已经接近实时了
离线情况下：在集成到hadoop或者Spark这种分布式的集群里面，也是非常给力的，因为通常情况下spark和hadoop比较耗IO和磁盘而加入这种运算将会大大提升集群的资源使用效率。
本项目只是给出了一个根据关键词识别的例子，这个项目拿到你们本地也许并不能立刻使用，但是相似的业务，但是它提供了一种思路，大部分情况下，改动少许代码，即可适应大部分类似的业务。
核心代码如下：
[/size]
package com.anytrust.algo;
import com.anytrust.model.MonitorType;
import com.anytrust.tools.DictTools;
import org.apache.lucene.index.memory.MemoryIndex;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
/**
* Created by qindongliang on 2016/1/7.
* 根据规则识别是否为垃圾数据
*/
public class CheckOneAlgo {
//IK中文分词器
IKAnalyzer analyzer=new IKAnalyzer(false);
//内存索引处理
MemoryIndex index = new MemoryIndex();
static {
//设置Lucene的boolean query条件数最大支持个数
BooleanQuery.setMaxClauseCount(10000);
}
static Logger logger= LoggerFactory.getLogger(CheckOneAlgo.class);
/**构建查询query
* @param type 根据类型构建
* */
private String buildQuery(MonitorType type){
StringBuffer sb =new StringBuffer("(");
for(String kw: DictTools.main_kws){//遍历主词库
switch (type) {
case LITIGATION://代表文书 0105
for (String hkw : DictTools.assist_kws) { //遍历辅助词库
sb.append("tc:\"").append(hkw + kw).append("\"~20 ");
}
break;
case ANNOUNCEMENT://公告 0104
sb.append("tc:\"").append(kw).append("\" ");
break;
default:
logger.error("未知类型：{}",type);
break;
}
}
sb.append(" ) ");
return sb.toString();
}
/***
* 对一段文本执行垃圾数据识别功能
* 返回true说明是有效数据
* 返回false说明是垃圾数据
* @param text 监测的文本
* @return
*/
public boolean checkDoc(String text,MonitorType type){
String query=buildQuery(type);
QueryParser parser = new QueryParser("", analyzer);
index.addField("tc", text, analyzer);
try {
float score = index.search(parser.parse(query));
if(score > 0.0f){
return true;//正确数据
}else{
return false;//垃圾数据
}
}catch (Exception e){
logger.error("识别垃圾数据异常!",e);
}finally {
index.reset();//重置index引擎，服复用类对象
}
return false;
}
}
[size=medium]有些关键词在Iteye博客会屏蔽，建议直接到github看：
Github地址：[url]https://github.com/qindongliang/lucene-garbage-check[/url]
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这篇关于Lucene暴走之巧用内存倒排索引高效识别垃圾数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
