和我一起构建搜索引擎(三)构建索引

目前正是所谓的“大数据”时代,数据量多到难以计数,怎样结构化的存储以便于分析计算,是当前的一大难题。上一篇博客我们简单抓取了1000个搜狐新闻数据,搜索的过程就是从这1000个新闻中找出和关键词相关的新闻来,那么怎样快速搜索呢,总不可能依次打开xml文件一个字一个字的找吧,这时就需要借助倒排索引这个强大的数据结构。

在讲倒排索引之前,我们先介绍一下布尔检索。布尔检索只是简单返回包含某个关键词的文档,比如查询“苹果手机”,则返回所有包含“苹果”和“手机”关键词的文档,布尔检索并不对返回结果排序,所以有可能返回的第一个文档是“某个男孩边吃苹果边玩手机...“。

实现布尔检索并不难,我们需要构建一个如下图的词项文档矩阵:

图1. 布尔检索中的词项文档矩阵

图1. 布尔检索中的词项文档矩阵

每行对应一个词项,每列对应一个文档,如果该值为1,表示该行词项出现在该列文档中。比如词项”苹果“出现在doc1和doc3文档中,如果我们要找同时出现”苹果“和”手机“的文档,只需把他们对应的向量取出来进行”与“操作,此为101&011=001,所以doc3同时出现了”苹果“和”手机“两个关键词,我们将其返回。

布尔检索虽然很快,但是它也有很多缺陷,比如不能对结果排序,词项只有出现和不出现两种状态,但是一篇文档中出现10次“苹果“和只出现1次”苹果“,他们的相关度肯定是不相同的。所以需要对布尔检索进行改进。

在扫描文档时,不但记录某词项出现与否,还记录该词项出现的次数,即词项频率(tf);同时我们记录该文档的长度(ld),以及某词项在不同文档中出现的次数,即文档频率(df)。

图2. 倒排索引结构图

图2. 倒排索引结构图

这样我们就得到了如上图的倒排索引。左边部分被称为词典,存储的是1000个新闻中所有不同的词项;右边部分被称为倒排记录表,存储的是出现Term_i的那些文档信息。倒排索引中存储的变量都是为了给后续检索模型使用。

讲到这里,我们需要解决如下几个问题。

  1. 怎样得到一篇文档中的所有词项。给我们一篇新闻稿子,人类很容易分辨出”苹果“和”手机“是两个不同的词项,但是计算机怎么知道是这两个词呢?为什么不是”苹”、”国手“和”机“呢?这就需要进行中文分词,我们可以借助开源的jieba中文分词组件来完成,jieba分词能够将一个中文句子切成一个个词项,这样我们就可以统计tf, df了。
  2. 有些词,如”的“、”地“、”得“、”如果“等,几乎每篇文档都会出现,他们起不到很好的区分文档的效果,这类词被称为”停用词“,我们需要把他们去掉。去停词的步骤可以在jieba分词之后完成。
  3. 怎样存储倒排记录表。假设1000个文档共有20000个不同的词项,如果用类似图1的矩阵形式存储,需要耗费1000*20000=2*10^7个存储单元,但是图1往往是一个稀疏矩阵,因为一个文档中可能只出现了200个不同的词项,剩余的19800个词项都是空的。用矩阵方式存储时空效率都不高。所以我们可以采用图2的方式,词典用B-树或hash存储,倒排记录表用邻接链表存储方式,这样能大大减少存储空间。如果我们要将图2保存到数据库,可以对倒排记录表序列化成一个长的字符串,写入到一个单元格,读取的时候再反序列化。比如每个Doc内部用'\t'连接,Doc之间用'\n'连接,读取的时候split即可。

倒排索引构建算法使用内存式单遍扫描索引构建方法(SPIMI),其实就是依次对每篇新闻进行分词,如果出现新的词项则插入到词典中,否则将该文档的信息追加到词项对应的倒排记录表中。SPIMI的伪代码如下:

图3. SPIMI算法伪代码

图3. SPIMI算法伪代码

下面是构建索引的所有代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Dec  5 23:31:22 2015

@author: bitjoy.net
"""

from os import listdir
import xml.etree.ElementTree as ET
import jieba
import sqlite3
import configparser

class Doc:
    docid = 0
    date_time = ''
    tf = 0
    ld = 0
    def __init__(self, docid, date_time, tf, ld):
        self.docid = docid
        self.date_time = date_time
        self.tf = tf
        self.ld = ld
    def __repr__(self):
        return(str(self.docid) + '\t' + self.date_time + '\t' + str(self.tf) + '\t' + str(self.ld))
    def __str__(self):
        return(str(self.docid) + '\t' + self.date_time + '\t' + str(self.tf) + '\t' + str(self.ld))

class IndexModule:
    stop_words = set()
    postings_lists = {}
    
    config_path = ''
    config_encoding = ''
    
    def __init__(self, config_path, config_encoding):
        self.config_path = config_path
        self.config_encoding = config_encoding
        config = configparser.ConfigParser()
        config.read(config_path, config_encoding)
        f = open(config['DEFAULT']['stop_words_path'], encoding = config['DEFAULT']['stop_words_encoding'])
        words = f.read()
        self.stop_words = set(words.split('\n'))

    def is_number(self, s):
        try:
            float(s)
            return True
        except ValueError:
            return False
        
    def clean_list(self, seg_list):
        cleaned_dict = {}
        n = 0
        for i in seg_list:
            i = i.strip().lower()
            if i != '' and not self.is_number(i) and i not in self.stop_words:
                n = n + 1
                if i in cleaned_dict:
                    cleaned_dict[i] = cleaned_dict[i] + 1
                else:
                    cleaned_dict[i] = 1
        return n, cleaned_dict
    
    def write_postings_to_db(self, db_path):
        conn = sqlite3.connect(db_path)
        c = conn.cursor()
        
        c.execute('''DROP TABLE IF EXISTS postings''')
        c.execute('''CREATE TABLE postings
                     (term TEXT PRIMARY KEY, df INTEGER, docs TEXT)''')

        for key, value in self.postings_lists.items():
            doc_list = '\n'.join(map(str,value[1]))
            t = (key, value[0], doc_list)
            c.execute("INSERT INTO postings VALUES (?, ?, ?)", t)

        conn.commit()
        conn.close()
    
    def construct_postings_lists(self):
        config = configparser.ConfigParser()
        config.read(self.config_path, self.config_encoding)
        files = listdir(config['DEFAULT']['doc_dir_path'])
        AVG_L = 0
        for i in files:
            root = ET.parse(config['DEFAULT']['doc_dir_path'] + i).getroot()
            title = root.find('title').text
            body = root.find('body').text
            docid = int(root.find('id').text)
            date_time = root.find('datetime').text
            seg_list = jieba.lcut(title + '。' + body, cut_all=False)
            
            ld, cleaned_dict = self.clean_list(seg_list)
            
            AVG_L = AVG_L + ld
            
            for key, value in cleaned_dict.items():
                d = Doc(docid, date_time, value, ld)
                if key in self.postings_lists:
                    self.postings_lists[key][0] = self.postings_lists[key][0] + 1 # df++
                    self.postings_lists[key][1].append(d)
                else:
                    self.postings_lists[key] = [1, [d]] # [df, [Doc]]
        AVG_L = AVG_L / len(files)
        config.set('DEFAULT', 'N', str(len(files)))
        config.set('DEFAULT', 'avg_l', str(AVG_L))
        with open(self.config_path, 'w', encoding = self.config_encoding) as configfile:
            config.write(configfile)
        self.write_postings_to_db(config['DEFAULT']['db_path'])

if __name__ == "__main__":
    im = IndexModule('../config.ini', 'utf-8')
    im.construct_postings_lists()

运行之后会在./data/下生成一个ir.db数据库文件,这就是构建好的索引数据库。


完整可运行的新闻搜索引擎Demo请看我的Github项目news_search_engine

以下是系列博客:

和我一起构建搜索引擎(一)简介

和我一起构建搜索引擎(二)网络爬虫

和我一起构建搜索引擎(三)构建索引

和我一起构建搜索引擎(四)检索模型

和我一起构建搜索引擎(五)推荐阅读

和我一起构建搜索引擎(六)系统展示

和我一起构建搜索引擎(七)总结展望

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