hanlp分词工具应用案例：商品图自动推荐功能的应用
本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例，简单来讲就是作一图库，让商家轻松方便的配置商品的图片，最好是能够一键完成配置的。mysql
先看一下效果图吧：算法
商品单个推荐效果：匹配度高的放在最前面sql
这个想法很好，那怎么实现了。分析了一下解决方案步骤：数据库
1、图库建设：至少要有图片吧，图片确定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。缓存
2、商品分词算法：因为商品名称是商家本身设置的，不是规范的，因此不可能彻底匹配，要有好的分词库来找出关键字。还有一点，分词库要可以自定义词库，最好能动态添加。若是读者不知道什么是分词，请自行百度，本文不普及这个。服务器
3、推荐匹配度算法：确定要最匹配的放在前面，并且要有匹配度分数。商家确定有图库没有的商品，自动匹配的时候，不能随便配置不相关的图片。app
先说明一下，本文企业没有搜索引擎之类的工具，因此本质就靠的是数据库检索。分布式
首页让咱们先分析一下图库，下面是图库的设置界面。ide
让咱们先贴一下图库的表结构函数
CREATE TABLE `wj_tbl_gallery` (
`gallery_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`fileid` int(11) NOT NULL COMMENT '文件服务器上的文件ID',
`ptype` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '图片类型，0 点歌屏点餐图片',
`materialsort` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品分类',
`materialbrand` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品品牌',
`materialname` varchar(100) NOT NULL COMMENT '商品名称',
`material_spec` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品规格',
`material_allname` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品完整名称',
`status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态，0正常，1停用，2删除',
`updatedatetime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`keyword` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品关键字，用逗号隔开',
`bstorage` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '关键字是否入库 0没有，1有',
PRIMARY KEY (`gallery_id`),
KEY `idx_fileid` (`fileid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=435 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='图库信息表';
数据示例：
简单说一下material_allname是干什么用的呢，主要就是拼接商品名称、规则 、关键字字段。用来写sql的时候比较方便。关键字字段是干什么用的呢，做用有两个。1是商品可能有多个名字，补充名称的。二是给分词库动态添加词库。图库简单说到这。
再说一下分词库，笔者选择的是开源的汉语言分词库-hanlp分词工具
优势是词库大，有词性分析，能够自定义词库。缺点固然也有，就是不支持数据库方法动态读取词库。后面说一下我本身的解决办法。
上代码：
分词代码,这时差会去掉一些没用字符。
咱们分词，就是调用SegmentUtils.segmentTerm(materialname);
动态添加词库方法：
private void addCustomerDictory(){
Integer max = galleryRepository.getMaxGallery();
if(CommonUtils.isNotEmpty(max) && max > 0 && max > SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID){
int oldid = SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID;
SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID = max;
List<String> gallery = galleryRepository.getGallery(oldid,max);
if(CommonUtils.isNotEmpty(gallery)){
Map<String,Boolean> dicMap = new HashMap<>();
for(String w : gallery){
if(CommonUtils.isNotEmpty(w)){
String[] array = w.split(",");
if(CommonUtils.isNotEmpty(array)){
for(String item : array){
String value = item.trim();
if(CommonUtils.isNotEmpty(value)){
dicMap.put(value, true);
}
}
}
}
}
Set<String> keys = dicMap.keySet();
if(CommonUtils.isNotEmpty(keys)){
SegmentUtils.insertCustomDictory(keys);
}
}
}
}
/**
* 获取关键字
*
* @author deng
* @date 2019年3月13日
* @param galleryId
* @return
*/
@Query("select keyword from Gallery a where galleryId > ?1 and galleryId<=?2 and a.keyword !='' and bstorage=0")
public List<String> getGallery(int bgalleryId, int egalleryId);
@Cacheable(value = CacheConstants.CACHE_GALLERY, keyGenerator = CacheConstants.KEY_GENERATOR_METHOD)
@Query(value = "select gallery_id from wj_tbl_gallery a where a.keyword !='' and bstorage=0 order by gallery_id desc limit 1", nativeQuery = true)
public Integer getMaxGallery();
说一下解决思路，因为hanlp文档上没有看到从mysql上动态添加词库方法，只有CustomDictionary.insert能动态添加单个实例词库，系统若是重启，就要从新添加。我就想出一个办法，就是分词的时候，查一下类的保存的最大图库表的主键是什么，若是跟数据库同样，就不动态添加。若是小于图库的主键，就把没有的那一段用CustomDictionary.insert添加进去。系统通常不重启，若是重启就在分词的时候从新添加一下。查询数据库固然都有缓存，编辑图库的时候，把对应缓存清除一下。这种方式也能支持分布式环境，多个实例都是同样处理的。每过一段时间，就把图库表的关键字词库搞成文件的词库，避免动态添加太多，占用太多内存。自定义词库实际上是很重要的，任何分词库都不可能包含全部的词库，而分词算法是根据词库来展开的，能够说词库决定了分词结果的准确性。
让咱们看一下分词的效果
商品名称为”雪碧（大）“的分词结果 雪碧/nz, 大/a ,其中nz表示专有词汇，a表示形容词。
再看一下不理想的分词结果：
商品品名称:”蕾芙曼金棕色啤酒“,类别名称:啤酒,
分词结果:蕾/ng,芙/n,曼/ag,金/ng,棕色/n,啤酒/nz
很明显，分词结果不理想，蕾芙曼金棕色实际上是一个商品名，不能分开。怎么办呢，这时候动态添加词汇功能就派上用场了。
再图库关键字时差添加蕾芙曼金棕色啤酒，保存一下，再看一下分词效果：
物品名称:蕾芙曼金棕色啤酒,类别名称:啤酒,分词结果:蕾芙曼金棕色/nz,啤酒/nz
蕾芙曼金棕色被分到了一块儿，达到预期效果，这其实就是 CustomDictionary.insert(data, "nz 1024");再起做用。hanlp具体API功能，请参考官方文档，本文就不介绍了。
最后重头戏来了，商品图片匹配度分析。做者就是采用了mysql的sql词句的方法搞定了，其实就用到了LOCATE函数，很简单。SQL示例以下
SELECT gallery_id, fileid, materialname, material_allname, score
, ROUND(score / 4 * 100, 0) AS rate
FROM (
SELECT a.gallery_id, a.fileid, materialname, material_allname
, IF(LOCATE('雪碧', a.material_allname), 2, 0) + IF(LOCATE('大', a.material_allname), 1, 0) + IF(LOCATE('饮料', a.material_allname), 1, 0) AS score
FROM wj_tbl_gallery a
WHERE a.STATUS = 0
AND (a.material_allname LIKE '%雪碧%'
OR a.material_allname LIKE '%大%'
OR a.material_allname LIKE '%饮料%')
) b
ORDER BY score DESC, materialname
LIMIT 0, 8
执行结果：
能够看出gallery_id是第一条，它的rate的是75，满分是100，匹配度蛮高的。
说一下匹配度算法原则，若是彻底匹配就是1百分，确定就上了。而后去除某些关键字后，也匹配上了就是90分。最后采用分词算法，按照1百分打分，其中若是高于50分，能够算基本匹配，自动配置图片的时候，就能够当成匹配成功。整体原则就是匹配词汇越多，分数越多。可是两个字的词汇，和5个字的词汇，分数是不同的。还有词性，专属词汇理论上应该比形容词分数高。详见下面的calculateWeight代码，本身体会了。
public List<Map<String, Object>> queryList(String searchstr, int pagenumber, int pagesize, String materialsortname,
List<Term> segmentList) {
String name = "%" + searchstr + "%";
// 先简单搜索 ，彻底匹配100分
List<Map<String, Object>> list = queryList(name, pagenumber, pagesize, 100);
if (CommonUtils.isEmpty(list)) {
searchstr = searchstr.replaceAll("\\s", "");
String regEx = "(特价)|(/)|(\\()|(\\))|(（)|(）)|(\\d+ml)|(买.送.)|(/)|(\\*)";
searchstr = searchstr.replaceAll(regEx, "");
if (CommonUtils.isNotEmpty(searchstr)) {
name = "%" + searchstr + "%";
// 简单过滤 90分
list = queryList(name, pagenumber, pagesize, 90);
}
// 剩下分词 靠计算
if (CommonUtils.isEmpty(list)) {
if (CommonUtils.isNotEmpty(segmentList)) {
list = queryListTerm(pagenumber, pagesize, segmentList, materialsortname);
}
// 若是只有分类，先定10分
else if (CommonUtils.isNotEmpty(materialsortname))
list = queryList(materialsortname, pagenumber, pagesize, 10);
}
}
return list;
}
private List<Map<String, Object>> queryList(String name, int pagenumber, int pagesize, int rate) {
String sql = "SELECT\n" + " a.gallery_id,\n" + " a.fileid,a.material_allname,a.materialname \n, " + rate
+ " rate FROM\n" + " wj_tbl_gallery a\n" + "WHERE\n"
+ " a.material_allname LIKE :searchstr and a.status = 0 order by length(materialname) LIMIT :pagenumber,:pagesize ";
Dto param = new BaseDto();
param.put("searchstr", name).put("pagenumber", pagenumber * pagesize).put("pagesize", pagesize);
return namedParameterJdbcTemplate.queryForList(sql, param);
private List<Map<String, Object>> queryListTerm(int pagenumber, int pagesize, List<Term> segmentList,
String materialsortname) {
Dto param = new BaseDto();
StringBuffer sb = new StringBuffer();
StringBuffer wsb = new StringBuffer(" (");
// 总权重
int tw = 0;
if (CommonUtils.isNotEmpty(segmentList)) {
for (int i = 0; i < segmentList.size(); i++) {
String str = segmentList.get(i).word;
int w = SegmentUtils.calculateWeight(segmentList.get(i));
str = StringUtils.escapeMysqlSpecialChar(str);
tw += w;
sb.append("if(LOCATE('").append(str).append("', a.material_allname),").append(w).append(",0) ");
wsb.append(" a.material_allname like '%").append(str).append("%' ");
if (i < segmentList.size() - 1) {
sb.append(" + ");
wsb.append(" or ");
}
}
// 类别单独处理，目前权重较低
// 表示字符串是否为空
int emptylen = 3;
if (CommonUtils.isNotEmpty(materialsortname)) {
if (sb.length() > emptylen) {
sb.append(" + ");
wsb.append(" or ");
}
tw += SegmentUtils.DWEIGHT;
materialsortname = StringUtils.escapeMysqlSpecialChar(materialsortname);
sb.append(" if(LOCATE('").append(materialsortname).append("', a.material_allname),")
.append(SegmentUtils.DWEIGHT).append(",0) ");
wsb.append(" a.material_allname like '%").append(materialsortname)
.append("%' ");
}
if (sb.length() > emptylen) {
sb.append(" as score ");
wsb.append(") ");
String scoreSelect = sb.toString();
String scorewhere = wsb.toString();
String sql = "select gallery_id,fileid,materialname,material_allname,score,ROUND(score/" + tw
+ "*100, 0) rate from (SELECT " + " a.gallery_id, "
+ " a.fileid,materialname,material_allname, " + scoreSelect + " FROM "
+ " wj_tbl_gallery a " + "WHERE " + " a.status = 0 and " + scorewhere
+ " ) b order by score desc ,materialname LIMIT " + pagenumber * pagesize + "," + pagesize;
param.put("pagenumber", pagenumber * pagesize).put("pagesize", pagesize);
logger.debug("商家搜索图库的SQL语句是{}", sql);
List<Map<String, Object>> list = namedParameterJdbcTemplate.queryForList(sql, param);
if (CommonUtils.isNotEmpty(list)) {
return list;
}
}
}
/**
* 计算分词权重
* @author deng
* @date 2019年6月21日
* @param term
* @return
*/
public static int calculateWeight(Term term) {
// 汉字数
int num = countChinese(term.word);
// 大于3个汉字，权重增长
int value = num >= 3 ? 2 + (num - 3) / 2 : DWEIGHT;
// 专属词，若是有两个字至少要最小分是2分
if (term.nature == Nature.nz && value <= DWEIGHT) {
value = DWEIGHT + 1;
}
return value;
}
总结一下，本文介绍的商品图片推荐和自动匹配方法，能够看出来是至关简单的，本质就是mysql的like%% 优化来的，依赖sql语句和hanlp分词库，作法简单，可是能知足专门商品的匹配，适合小图库。天然比不上大公司搞的搜索引擎来的效率高，仅供参考。