다양한 기술을 사용하여 유사한 검색 결과를 찾고 순위를 매기는 방법은 무엇입니까?

유사한 결과 찾기 및 유사성 기준으로 정렬

소개

유사한 결과를 찾고 유사성을 기준으로 정렬하는 것은 검색과 관련된 많은 애플리케이션에서 핵심 작업입니다. 이 기사에서는 검색 엔진 및 전체 텍스트 인덱싱 사용에 중점을 두고 이 목표를 달성하기 위한 다양한 기술을 살펴봅니다.

검색 엔진 사용

스핑크스 검색 엔진

Sphinx는 MySQL 데이터 검색에 탁월한 강력한 오픈 소스 검색 엔진입니다. 결과를 향상시키기 위해 Sphinx는 다음 기능을 제공합니다.

• 형태소 분석: 유사한 검색어와 일치하도록 단어의 어근 형태를 추출합니다.
• 형태소 분석: 단어를 분석하여 유사어와 동의어를 찾습니다.
• 근접 검색: 검색어 사이의 거리를 기준으로 결과 순위를 매깁니다.

루씬 엔진

Lucene은 PHP 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 또 다른 인기 있는 검색 엔진 라이브러리입니다. 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 단어 벡터: 문서 내 단어의 빈도와 위치를 저장하여 보다 정확한 유사성 계산이 가능합니다.
• TF-IDF(용어 빈도-역문서 빈도): 검색 관련성을 높이기 위해 문서 및 쿼리에서 용어의 중요성을 평가합니다.
• 퍼지 검색: 검색 중 오타와 단어 변형을 허용합니다.

전체 텍스트 색인

MySQL의 전체 텍스트 인덱스는 큰 텍스트 열 검색을 지원하는 내장 기능입니다. 유사성 검색을 최적화하려면:

• 대소문자 구분 안 함: latin1_bin 또는 utf8_bin 문자 집합을 사용하여 대소문자를 구분하지 않고 검색을 수행합니다.
• MySQL 검색 함수: MATCH() AGAINST()와 같은 함수를 사용하여 키워드 일치를 기준으로 문서의 점수를 매깁니다.

기존 방식의 단점

• Lewenstein 거리: 는 전체 문자열 사이의 편집 거리를 측정하므로 부분 문자열 검색에 적합하지 않습니다.
• LIKE: 정확한 일치에 대해 최상의 결과를 반환하지만 변형이 포함된 긴 쿼리에 대해서는 성능이 좋지 않습니다.

MySQL 솔루션

순수한 MySQL 솔루션의 경우 MyISAM 엔진을 사용하여 임시 테이블을 생성하고 전체 텍스트 인덱스를 추가한 다음 MATCH() AGAINST()를 사용하여 검색을 수행합니다. 이 접근 방식은 빠른 검색 성능을 보장하지만 문자 전치 또는 유사한 소리가 있는 단어를 감지하는 데에는 한계가 있습니다.

루씬 솔루션

Lucene을 사용하려면 외부 색인 생성 프로세스가 필요합니다. 여기에는 정기적으로 인덱스를 업데이트하도록 cron 작업을 설정하는 작업이 포함됩니다. 그러나 다음과 같은 더욱 강력한 기능을 제공합니다.

• 문자 치환 검색: 단어를 문자 치환과 일치시킵니다.
• "비슷한 소리" 검색: 검색어와 비슷한 소리를 내는 단어를 찾습니다.

결론

유사한 결과를 찾는 가장 좋은 방법을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. Sphinx와 Lucene은 강력한 검색 기능을 제공하는 반면, MySQL의 전체 텍스트 인덱싱은 더 작은 데이터 세트나 단순한 사용 사례에 대한 확실한 대안을 제공합니다.

위 내용은 다양한 기술을 사용하여 유사한 검색 결과를 찾고 순위를 매기는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!