さまざまな手法を使用して類似した検索結果を見つけてランク付けするにはどうすればよいですか?

類似した結果を検索し、類似度によって並べ替えます

はじめに

類似した結果を検索し、その類似性に基づいて並べ替えることは、検索と取得を伴う多くのアプリケーションにおいて重要なタスクです。この記事では、検索エンジンと全文インデックスの使用に焦点を当てて、この目標を達成するためのさまざまな手法を検討します。

検索エンジンを使用する

スフィンクス検索エンジン

Sphinx は、MySQL データの検索に優れた強力なオープンソース検索エンジンです。結果を向上させるために、Sphinx は次の機能を提供します:

• ステミング: 類似のクエリに一致する単語の原形を抽出します。
• 形態素解析: 単語を分析してバリエーションや同義語を見つけます。
• 近接検索: 検索語間の距離に基づいて結果をランク付けします。

Lucene エンジン

Lucene も、PHP アプリケーションでよく使用される人気の検索エンジン ライブラリです。次の機能を提供します:

• 単語ベクトル: はドキュメント内の単語の頻度と位置を保存し、より正確な類似度の計算を可能にします。
• TF-IDF (用語頻度 - 逆文書頻度): 文書およびクエリ内の用語の重要性を評価して、検索の関連性を向上させます。
• あいまい検索: 検索中にタイプミスや単語のバリエーションを許可します。

全文インデックス

MySQL のフルテキスト インデックスは、大きなテキスト列の検索をサポートする組み込み機能です。類似性検索を最適化するには:

• 大文字と小文字を区別しない: latin1_bin または utf8_bin 文字セットを使用して、大文字と小文字を区別しない検索を実行します。
• MySQL 検索関数: MATCH() AGAINST() などの関数を使用して、キーワードの一致に基づいてドキュメントにスコアを付けます。

既存の方法の欠点

• レーベンシュタイン距離: は文字列全体間の編集距離を測定するため、部分文字列検索には適していません。
• LIKE: 完全一致の場合は最良の結果が返されますが、バリエーションのある長いクエリの場合は適切なパフォーマンスが得られません。

MySQL ソリューション

純粋な MySQL ソリューションの場合は、MyISAM エンジンを使用して一時テーブルを作成し、フルテキスト インデックスを追加し、MATCH() AGAINST() を使用して検索を実行します。このアプローチでは高速な検索パフォーマンスが保証されますが、文字の転置や似た音の単語の検出には制限があります。

ルセンソリューション

Lucene を使用するには、外部インデックス作成プロセスが必要です。これには、インデックスを定期的に更新するための cron ジョブの設定が含まれます。ただし、次のようなより強力な機能が提供されます。

• 文字転置検索: 文字を転置した単語と一致します。
• 「似ている」検索: 検索語に似ている単語を検索します。

結論

同様の結果を見つけるための最適な方法の選択は、アプリケーションの特定の要件によって異なります。 Sphinx と Lucene は強力な検索機能を提供し、MySQL の全文インデックス作成は小規模なデータ セットや単純な使用例に確実な代替手段を提供します。

以上がさまざまな手法を使用して類似した検索結果を見つけてランク付けするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。