solr相似匹配

在我们使用网页搜索时，会注意到每一个结果都包含一个 “相似页面” 链接，单击该链接，就会发布另一个搜索请求，查找出与起初结果类似的文档。Solr 使用 MoreLikeThisComponent（MLT）和 MoreLikeThisHandler 实现了一样的功能。如上所述，MLT 是与标准 SolrRequestHandler 集成在一起的；MoreLikeThisHandler 与 MLT 结合在一起，并添加了一些其他选项，但它要求发布一个单一的请求。我将着重讲述 MLT，因为使用它的可能性更大一些。幸运的是，不需要任何设置就可以查询它，所以您现在就可以开始查询。

　　MLT 要求字段被储存或使用检索词向量，检索词向量以一种以文档为中心的方式储存信息。MLT 通过文档的内容来计算文档中关键词语，然后使用原始查询词语和这些新词语创建一个新的查询。提交新查询就会返回其他查询结果。所有这些都可以用检索词向量来完成：只需将 termVectors="true" 添加到 schema.xml 中的 <field> 声明。

MoreLikeThisComponent 参数：

参数	说明	值域
mlt	在查询时，打开/关闭  MoreLikeThisComponent 的布尔值。	true|false
mlt.count	可选。每一个结果要检索的相似文档数。	> 0
mlt.fl	用于创建 MLT 查询的字段。	任何被储存的或含有检索词向量的字段。
mlt.maxqt	可选。查询词语的最大数量。由于长文档可能会有很多关键词语，这样 MLT 查询可能会很大，从而导致反应缓慢或可怕的  TooManyClausesException，该参数只保留关键的词语。	> 0

要想使用匹配相似首先在 solrconfig.xml 中配置 MoreLikeThisHandler

      

<requestHandler    name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler">       </requestHandler>

                                 

然后我就可以请求

http://localhost:8080/skyCore/mlt?q=id%3A6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531&mlt.true&mlt.fl=content&wt=xml&indent=true

上面请求的意思查找 id 为 6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531 的 document ,然后返回与此document 在 name 字段上相似的其他 document。需要注意的是 mlt.fl 中的 field 的 termVector=true 才有效果

     

<field    name="content" type="text_smartcn" indexed="false"    stored="true" multiValued="false"    termVector="true"/>

    

使用SolrJ时也同样加入参数就可以

     

SolrQuery  query    = new SolrQuery();     query.set("qt", "/mlt");     query.set("mlt.fl","content");     query.set("fl", "id,");     query.set("q", "id: 6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531");     query.setStart(0);     query.setRows(5);     QueryResponse     rsp = server.query(query);     SolrDocumentList list = rsp.getResults();

    

　　在我们使用网页搜索时，会注意到每一个结果都包含一个 “相似页面” 链接，单击该链接，就会发布另一个搜索请求，查找出与起初结果类似的文档。Solr 使用 MoreLikeThisComponent（MLT）和 MoreLikeThisHandler 实现了一样的功能。如上所述，MLT 是与标准 SolrRequestHandler 集成在一起的；MoreLikeThisHandler 与 MLT 结合在一起，并添加了一些其他选项，但它要求发布一个单一的请求。我将着重讲述 MLT，因为使用它的可能性更大一些。幸运的是，不需要任何设置就可以查询它，所以您现在就可以开始查询。

　　MLT 要求字段被储存或使用检索词向量，检索词向量以一种以文档为中心的方式储存信息。MLT 通过文档的内容来计算文档中关键词语，然后使用原始查询词语和这些新词语创建一个新的查询。提交新查询就会返回其他查询结果。所有这些都可以用检索词向量来完成：只需将 termVectors="true" 添加到 schema.xml 中的 <field> 声明。

MoreLikeThisComponent 参数：

参数	说明	值域
mlt	在查询时，打开/关闭  MoreLikeThisComponent 的布尔值。	true|false
mlt.count	可选。每一个结果要检索的相似文档数。	> 0
mlt.fl	用于创建 MLT 查询的字段。	任何被储存的或含有检索词向量的字段。
mlt.maxqt	可选。查询词语的最大数量。由于长文档可能会有很多关键词语，这样 MLT 查询可能会很大，从而导致反应缓慢或可怕的  TooManyClausesException，该参数只保留关键的词语。	> 0

要想使用匹配相似首先在 solrconfig.xml 中配置 MoreLikeThisHandler

      

<requestHandler    name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler">       </requestHandler>

                                 

然后我就可以请求

http://localhost:8080/skyCore/mlt?q=id%3A6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531&mlt.true&mlt.fl=content&wt=xml&indent=true

上面请求的意思查找 id 为 6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531 的 document ,然后返回与此document 在 name 字段上相似的其他 document。需要注意的是 mlt.fl 中的 field 的 termVector=true 才有效果

     

<field    name="content" type="text_smartcn" indexed="false"    stored="true" multiValued="false"    termVector="true"/>

    

使用SolrJ时也同样加入参数就可以

     

SolrQuery  query    = new SolrQuery();     query.set("qt", "/mlt");     query.set("mlt.fl","content");     query.set("fl", "id,");     query.set("q", "id: 6F398CCD-2DE0-D3B1-9DD6-D4E532FFC531");     query.setStart(0);     query.setRows(5);     QueryResponse     rsp = server.query(query);     SolrDocumentList list = rsp.getResults();      更多精彩内容请关注：http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信二维码：