nimi SearchEngin 项目思路及算法

        最近做一个轻量文本搜索项目，在项目实行过程中，如果使用余弦求网页相似度，不能适应海量网页查重。看了那本《这就是搜索引擎  核心技术详解》后，对simhash算法有一定的理解，并且喜欢上了这个算法。关于simhash的使用，看博客http://blog.csdn.net/u013209147/article/details/48227113 。

        以下是项目的算法。每次读取一个文档就进行查重，以便于适应日后用网络爬虫抓取网页，动态地进行查重得需要。查重的过程还行，simhash值在set中，此处还可以进一步优化。花时间比较多的在于对网页的处理上（分词，词频统计等），还好这只是预处理，不是响应客户端。

一、预处理

1、DirScan.hpp 递归遍历语料文件夹，将所有文档的绝对路径保存到vector<string> oldVec 中；
2、DuplicateRemoval 对上述的 oldVec 进行遍历操作：
循环做以下操作：
1)根据vector<string>中的一个路径读取一篇网页到字符串。
2)使用"cppjiaba 工具"对字符串进行分词，词频统计，取topN个关键字。
3)使用"simhash 工具"将topN关键字映射成一个代表网页特征的64bit simhash值。
4)将"simhash"中的isEqual()方法,传入find_if()，将待选网页的64bit simhash与set<uint64_t>中的simhash值比较，判断海明距离与3(默认为3，可以自定义)的关系。
5)如果isEqual()返回true;则说明海明距离小于3,即判定此网页与已选网页中的某一篇重复。返回步骤 1)。
 如果isEqual()返回false;则说明不重复，做进一步操作步骤 6)。
6)将simhash值插入到set<uint64_t>中，并将此网页的路径加入到新的数组vector<string> newVec中。
7)循环上述操作，指导下标指向oldVec的结尾。结束后得到一个装有不重复网页的路径的数组 newVec。

类或者模块之间的关系：

cppjiaba <- dict
Simhasher.hpp <- cppjiaba
Simhasher.hpp <- jenkins.h(产生哈希值的工具)
DuplicateRemoval.hpp <-Simhasher.hpp
最终我们使用DuplicateRemoval就可以完成网页去重的工作。


3、FileHandle.hpp 对网页进行格式化
将DuplicateRemoval处理的结果传给FilaHandle.cpp的对象，就可以得到一个网页库文件和一个文件偏移文件。


4、BuildIndex  建字典(哈希加链表优化词典)和倒排文件(……，<docid,TF,weight>,……)
使用Cppjieba，根据偏移文件读取网页库，对每一篇网页进行分词，词频统计……。



二、服务端编程

1)接收客户端请求的字符串str
2)使用cppjieba分词库对str进行分词(使用full模式)
3)将分词结果保存到一个数组中
4)对数组进行遍历操作，根据倒排文件寻找对应的网页，读取出的网页根据单词的权重进行排序。
5)读取网页，并用XMLParser.hpp(已经封装好)解析XML格式的文档

6)用cppjson工具将解析结果封装成json字符串返回客户端。

以上仅供参考，可能还会有优化的地方。项目的代码还差一点完成，之后见github。

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