Comment puis-je trouver et classer des résultats de recherche similaires en utilisant différentes techniques ?

Trouver des résultats similaires et trier par similarité

Présentation

Trouver des résultats similaires et les trier en fonction de leur similarité est une tâche clé dans de nombreuses applications impliquant la recherche et la récupération. Cet article explore diverses techniques pour atteindre cet objectif, en se concentrant sur l'utilisation des moteurs de recherche et de l'indexation de texte intégral.

Utiliser un moteur de recherche

Moteur de recherche Sphinx

Sphinx est un puissant moteur de recherche open source qui excelle dans la recherche de données MySQL. Pour améliorer les résultats, Sphinx propose les fonctionnalités suivantes :

• Stemming : Extrait la forme racine d'un mot pour correspondre à des requêtes similaires.
• Analyse morphologique : Analysez les mots pour trouver des variantes et des synonymes.
• Recherche de proximité : Classe les résultats en fonction de la distance entre les termes de recherche.

Moteur Lucène

Lucene est une autre bibliothèque de moteurs de recherche populaire couramment utilisée dans les applications PHP. Il offre les fonctionnalités suivantes :

• Vecteur de mots : stocke la fréquence et la position des mots dans un document, permettant des calculs de similarité plus précis.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) : Évalue l'importance des termes dans les documents et les requêtes pour améliorer la pertinence de la recherche.
• Recherche floue : Autorise les fautes de frappe et les variations de mots pendant la recherche.

Index du texte intégral

L'index de texte intégral de MySQL est une fonctionnalité intégrée qui prend en charge la recherche dans de grandes colonnes de texte. Pour optimiser les recherches de similarité :

• Insensible à la casse : Effectuez une recherche insensible à la casse en utilisant le jeu de caractères latin1_bin ou utf8_bin.
• Fonctions de recherche MySQL : Utilisez des fonctions telles que MATCH() AGAINST() pour évaluer les documents en fonction des correspondances de mots clés.

Inconvénients des méthodes existantes

• Distance de Lewenstein : ne convient pas aux recherches de sous-chaînes car elle mesure la distance d'édition entre des chaînes entières.
• LIKE : Renvoie les meilleurs résultats pour les correspondances exactes, mais ne fonctionne pas bien pour les requêtes longues avec des variations.

Solution MySQL

Pour une solution MySQL pure, créez une table temporaire à l'aide du moteur MyISAM, ajoutez un index de texte intégral et effectuez la recherche à l'aide de MATCH() AGAINST(). Cette approche garantit des performances de recherche rapides mais présente des limites dans la détection des transpositions de lettres ou des mots avec des sons similaires.

Solution Lucène

L'utilisation de Lucene nécessite un processus d'indexation externe. Cela implique de mettre en place une tâche cron pour mettre à jour l'index régulièrement. Cependant, il offre des fonctionnalités plus puissantes, notamment :

• Recherche de transposition de lettres : faites correspondre les mots avec la transposition de lettres.
• Recherche « Sound alike » : Trouvez des mots qui ressemblent au terme recherché.

Conclusion

Le choix de la meilleure façon de trouver des résultats similaires dépend des exigences spécifiques de votre application. Sphinx et Lucene offrent de puissantes capacités de recherche, tandis que l'indexation de texte intégral de MySQL constitue une alternative solide pour les ensembles de données plus petits ou les cas d'utilisation plus simples.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!