若是人间
潸潸昨日伊人泪，不知今朝尽繁华。若是人间留不住，忘川簇簇彼岸花。
构建自己的购物搜索引擎一：写一个简单的

　　记得2010年10月9号，淘宝全网搜索引擎一淘网上线，当时不怎么关注，只是在网站上看到过新闻而己，前两个月，觉得是时候走确定自己以后要走的方向了，于是决定以后加入到搜索的行列中，此时开始关注一淘网的技术，来打开搜索的大门。

      那么做搜索引擎要做哪些内容呢，以前有人也这样问过nutch,lucene,hadoop之父Doug Cutting，他回答大致应该分为以下几部分：

1）  攫取(fetching)：就是把被指向的网页下载下来。通常就是日常所说的网络爬虫的工作。

2）  数据库：保存攫取的网页信息，比如那些网页已经被攫取，什么时候被攫取的以及他们又有哪些链接的网页等等。

3）  链接分析：对刚才数据库的信息进行分析，给每个网页加上一些权值(比如PageRank,WebRank什么的)，以便对每个网页的重要性有所估计。不过，在我看来，索引那些网页标记(Anchor)里面的内容更为重要。(这也是为什么诸如Google Bombing如此高效的原因

4） 索引(Indexing): 就是对攫取的网页内容，以及链入链接，链接分析权值等信息进行索引以便迅速查询。

5） 搜索(Searching): 就是通过一个索引进行查询然后按照网页排名显示

　　根据这几部分，我们可以自己写一个简单的购物搜索引擎。

　　第一步：抓取数据

　　目前开源的网络爬虫有很多，nutch,heritrix都可以算是其中的佼佼者。这里我们先自己动手写一个简单的。

　　仔细看淘宝的网站，会发现，基本上商品信息比较全的页面全都是以item.taobao开头的，那我们用chrome的开发人员工具分析一下页面结构。

      如下图：

      

     图片内容为：<div id="J_itemViewed" catid="1512" data-value="{"itemId":"10810071223","xid":"","pic":"i3/T1EJahXm4kXXb3Ses._112056.jpg","price":"334800","itemIdStr":"","title":"HTC S510e/Desire S g12 安卓2.3系统 大陆行货 联保 现货"}"></div>　　

　　我们可以看到，在这个名为J_itemViewed的div中，我们可以取到商品的三个最基本的信息，商品名称，商品价格，商品图片地址。那么现在的目标很明确，就是在抓取item.taobao的网页，然后找到id为J_itemViewed的div标签，取出里面的商品信息。那么动手吧。

　　我们写一个Crawler的类，这个类要做以下几件事：

　　1.提取网页链接

　　2.碰到包含有item.taobao的链接，分析网页内容，提取信息，将商品信息存储入本地

　　首先来看提取网页链接，如下图所示：

　　

　　提取网页上的链接一般是从一种初始网页开始了，比如说我从www.taobao.com开始，然后分析网页的结构，取得里面的所包含的链接，然后根据这个链接，去提取更深层次的链接。如此循环，到一定条件停止。在抓取网页的时候，网络蜘蛛一般有两种策略：广度优先和深度优先。广度优先是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。这是最常用的方式，因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理，提高其抓取速度。深度优先是指网络蜘蛛会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。对于垂直搜索来说，通常采用广度优先策略。下面简单列出抓取与提供信息的方法，具体的看附近里的源程序。　

GetUrlThread.class(链接抓取)

链接抓取 
/**
     * 搜集网页上的链接
     * 
     * @param pageurl
     * @throws ParserException
     * @throws IOException
     */
    public void retrieveLink(String url) throws ParserException, IOException {
        URL pageurl = new URL(url);
        Node node = null;
        Lexer lexer = new Lexer(pageurl.openConnection());
        while (null != (node = lexer.nextNode())) {
            if (node instanceof TagNode) {
                //提取a标签
                if (((TagNode) node).getTagName().toLowerCase().equals("a")) {
                    //得到href地址
                    String link = ((TagNode) node).getAttribute("href");
                    if (link != null && !"".equals(link)) {
                        //遇到空地址解析下一个
                        if (link.length() < 1) {
                            continue;
                        }
                        //遇到#地址解析下一个
                        if (link.charAt(0) == '#') {
                            continue;
                        }
                        //遇到邮件地址解析下一个
                        if (link.indexOf("mailto:") != -1) {
                            continue;
                        }
                        //遇到js方法解析下一个
                        if (link.toLowerCase().indexOf("javascript") != -1) {
                            continue;
                        }
                        // 处理相对路径,地址中没有://就说明为相对路戏
                        if (link.indexOf("://") == -1) {
                            if (link.charAt(0) == '/') {
                                link = "http://" + pageurl.getHost() + link;
                            } else {
                                String file = pageurl.getFile();
                                if (file.indexOf("/") == -1) {
                                    link = "http://" + pageurl.getHost() + "/"
                                            + link;
                                } else {
                                    String path = link.substring(0, link
                                            .lastIndexOf("/") + 1);
                                    link = "http://" + pageurl.getHost() + path
                                            + link;
                                }
                            }
                        }

                        int index = link.indexOf("#");
                        if (index != -1) {
                            link = link.substring(0, index).toLowerCase();
                        }
                        //碰到包含有item.taobao的地址，记录下来待搜集商品数据
                        if (link.contains("item.taobao")) {
                            if (!CommonData.urlInfo.contains(link)
                                    && !CommonData.urlInfoed.contains(link)) {
                                logger.info("找到记录:" + link);
                                CommonData.urlInfo.add(link);
                            }
                        }
                        //将搜索到的信息放到内存中
                        if (!CommonData.urlCollection.contains(link)
                                && !CommonData.urlVisited.contains(link)) {
                            System.out.println("link:" + link);
                            CommonData.urlCollection.add(link);
                            CommonData.linkcount++;//记录已经搜集到了多少链接
                        }

                    }
                }
            }
        }
        CommonData.urlVisited.add(url);
        CommonData.urlCollection.remove(url);
    }

　　

GetInfo.class(信息提取)

信息提取 
/**
     * 提取信息
     * 
     * @param url
     * @return
     * @throws ParserException
     */
    private void retrieveInfo(String url) throws ParserException,
            IllegalArgumentException, IOException {
        URL myurl = new URL(url);
        Node node = null;
        Lexer lexer = new Lexer(myurl.openConnection());
        while (null != (node = lexer.nextNode())) {
            if (node instanceof TagNode) {
                //找到id为J_itemViewed的结点，提取其value值
                if ("J_itemViewed".equalsIgnoreCase(((TagNode) node)
                        .getAttribute("id"))) {
                    String content = "url:"+url+"\r\n"+"data:"+((TagNode) node).getAttribute("data-value")+"\r\n";
                    FileOut.instance().write(content);
                }
            }
        }
        CommonData.urlInfoed.add(url);//添加到已经提取过的集合中
        CommonData.urlInfo.remove(url);//从原集合中移去
    }

　　

　　看一下代码：主要是采用htmlparser,一个html文档解析器来解析下载的内容，得到网页中的<a>标签，去掉邮件，javascript，空锚点等，将提取出来的链接加入到集合中，并将包含有item.taobao的链接加入到要提取网页信息的集合中。

　　从要提取网页信息的集合中取得url，提取所需要的id为J_itemViewed的div的value值。并将其持久化到本地磁盘。我这里采用的是每一分钟写一个文件夹，每一秒写一下文件。得到的文件内容如下所示：具体看附件）

　　url:http://item.taobao.com/item.htm?id=7520167497

　　data:{"itemId":"7520167497","xid":"","pic":"i4/T1ZM86XoFpXXXfrvg2_043733.jpg","price":"279900","itemIdStr":"","title":"Konka/康佳 LC32IS68N 32寸液晶电视 高清网络电视机 USB/HDMI"}

　　第二步：建立索引
　　我们已经得到所需要的内容了，并将其保存在本地的硬盘上。接下来就是要对这些内容做索引了，说到索引，就不得不提lucene了，下面我们使用开源框架lucene来对刚刚提取出来的文件进行索引各搜索。
　　先介绍一下lucene。
　　简单的说呢，lucene就是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。
　　我们先来看一下lucene索引的过程

   　如上图所示，lucene建立索引的步骤大概可以分为以下几步：

　　将内容信息存入在Field中，将多个Filed组合成Document，然后经过分词，由IndexWriter写入到目录中。

　　简单介绍一下这几个类，因为看lucene in action自己翻译过来的，可能会理解的不太准确，见谅。

　　1.IndexWriter

　　indexWriter 是创建索引的核心组件。它可以创建一个索引，或者打开一个已经存在的索引，也可以添加，删除，更新索引中的文档。indexWriter拥有索引的写的权限，却没有读与查询的权限。IndexWriter需要在某处来存储这些索引，而这个存储的地方就是Directory。

　　2.Directory

　　Directory类代表Lucene索引存储的地方。它是一个抽象类，其子类可以存储合适的索引。在我们的indexer例子中，我们使用FSDirectory.open来得到合适的具体实现FSDirectory来存储目录下的文件，然后将其传给IndexWriter的构造方法。

Lucene包含了若干个有趣的Directory实现。IndexWriter要想创建索引，则必须通过AnalyZer来解析内容。

3.Analyzer

在文本被索引之前，它必须通过analyzer分析。在IndexWriter的构造方法中，声明了Analyzer,analyzer是负责利用将要被索引的文字来抽取标识符并且消除剩余的。如果内容被索引的部分不是最简单的部分，需要先将里面的内容的简单字符抽取出来，再索引。

Analyzer是一个抽象类，但是Lucene自带一些它的实现.

Analyzer是Lucene非常重要的类，它常用于简单的过滤文本。开发者要想反lucene集成到产品中，需要正确的选择analyzer。

要想分析就需要文档，即Document,document中包含单独的field用来创建索引。

4.Document

Document类是fields的集合。其可以是web网页，email或者单纯的文本。

5.Field

每一个索引中的document都包含有一个或者多个命名的字Filed。每一个Field都有一个名字与对应的值。

 　 看一下建立索引的代码：（具体的过程看源代码中的Index.class）

建立索引 
public Index() {
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();// 中文分词分析
        File isfirstfile = new File(CommonData.isfirst);//是否为第一次启动，如果是第一次启动的话，索引采用添加而不是更新，如果不是话的，索引为合并更新
        BufferedReader filereader;
        // 找到上次读到的文件
        try {
            filereader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
                    new FileInputStream(isfirstfile)));
            int startcount = Integer.parseInt(filereader.readLine());
            Directory directory = FSDirectory.open(new File(CommonData.index));
            // 由是不是第一次启动来确定是true还是false，来确定索引是添加还是合并更新
            writer = new IndexWriter(directory, analyzer,
                    startcount > 0 ? false : true,
                    IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
            BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(
                    isfirstfile));
            writer.write(startcount + 1 + "");//启动项加1
            writer.flush();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

　　

上图为建立完索引后生成的文件

　　　第三步：搜索

　　  建立好索引之后，我们就可以检索所需要的信息了，还是利用lucene，代码挺简单的：

搜索 
/**
 * 信息搜索
 * @author xiaoruoen
 *
 */
public class Search {
    private Logger logger = Logger.getLogger(Search.class);
    public void search(String name){
        try {
            //打开索引存放的目录
            Directory dic = FSDirectory.open(new File(CommonData.index));
            //创建索引搜索
            IndexSearcher search = new IndexSearcher(dic);
            //创建中文分词
            Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
            //开始搜索
            QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_32,"title",analyzer);
            Query query = parser.parse(name);
            TopDocs hits = search.search(query,100);
            //显示搜索结果
            logger.info("共找到"+hits.totalHits+"条记录");
            logger.info("=====================================================");
            for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
                Document doc = search.doc(scoreDoc.doc);
                logger.info("名称："+doc.get("title"));
                logger.info("价格："+doc.get("price"));
                logger.info("图片："+doc.get("pic"));
                logger.info("网址："+doc.get("url"));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

　　 我们搜索一下“女装”，看一下出来的结果：

　　

INFO (2011-09-14 10:39:15,593) - 共找到63条记录
 INFO (2011-09-14 10:39:15,593) - =====================================================
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 名称：CIMARRON 堆堆领 女装 长袖 舒适显瘦 针织衫
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 价格：3200
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 图片：i4/T1sxtSXddGXXachFs3_045631.jpg
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=12267518050
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 名称：2011秋冬装新品 修身风衣双排扣 韩版女装风衣 女装中长款外套
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 价格：19000
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 图片：i3/T1sPxWXdhNXXXSNBQ3_050815.jpg
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=12523597229
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 名称：秋装新品2011时尚瑞丽新款女装日韩服饰9482 修身仿皮短外套
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 价格：6300
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 图片：i8/T1QSCkXcdoXXX5S5s4_053319.jpg
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=12488194244
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 名称：2011韩莉雅 秋装新款女装 时尚休闲长袖短外套HLY1131
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 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 图片：i7/T1rOSlXoBqXXaFtvc1_041102.jpg
 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=13018744492
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 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=12730707166
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 INFO (2011-09-14 10:39:15,625) - 网址：http://item.taobao.com/item.htm?id=12915156606
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 INFO (2011-09-14 10:39:15,640) - 图片：i1/T17smlXb0FXXc.0vwZ_031951.jpg
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　　这里只是简单的打印出来，有兴趣的可以弄个web，将结果显示出来。

好了，已经初步构建好一个最简单的购物搜索擎了，由于个人水平原因，可能代码写的有点……，但不管怎么说，是一个开始，接下来会慢慢完善的。

源代码下载

程序运行所需文件与搜集到的内容

　　


posted on 2011-09-14 10:55  st.ni  阅读(4818)  评论(11)  编辑  收藏  举报

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