基于 Wikipedia 网页数据构建文档集，从头开始写的一个全文搜索引擎。
搜索引擎由下列 4 个组件构成。
- 文档管理器(Document Manager)
- 索引构建器(Indexer)
- 索引管理器(Index Manager)
- 索引检索器(Index Searcher)
对应地，在项目结构中
├── just-search-engine
│ ├── documentManager.py # 文档管理器
│ ├── indexer.py # 索引构建器
│ ├── indexSearcher.py # 索引检索器
│ ├── README.md
│ ├── seedbase # 抓取 WIKI 的 set 对象持久化
│ ├── wiki-postings # 构建的倒排索引 map 对象持久化
│ ├── text
│ │ └── wiki-result # 对所有 MongoDB 中的文档统计的结果
##依赖
- pymongo
- mongodb-server
- BeautifulSoup
- pickle
- requests
- 启动 MongoDB服务器
mongod --dbpath =/opt/mongodb-data --logpath=/opt/mongodb-data/mongodb.log
- 运行 documentManager.py 构建文档集
- 运行 indexer.py 构建倒排索引
- 运行 indexSearcher.py 进行检索
搜索引擎检索出文档之后，需要选择和查询最相关的文档返回给用户，因此需要对文档进行评估。一般有下列方法：
- TF-IDF 词频-逆文档频率
- 余弦相似度
- Okapi BM25
看一下 TF-IDF 的计算
def caculate_TFIDF(self, word):
score_dictionary = {}
for posting in self.word_dictionary[word]:
DocID = posting[0]
freq = posting[1]
idf = math.log(float(100) / len(self.word_dictionary[word]))
tf = 1 + math.log(int(freq)) if freq > 0 else 0
tfidf_score = tf * idf
score_dictionary[DocID] = tfidf_score
score = sorted(score_dictionary.iteritems(), key=lambda d:d[1], \
reverse = True)
print score
idf 是文档总数和该词元出现过文档总数的商。TF-IDF 作为衡量“词元在文档集合中是否特殊”的一个指标。
将算得的 TF-IDF 分数存储在字典中，最后按值进行排序。
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