hanlp分词工具应用案例：商品图自动推荐功能的应用

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例，简单来说就是做一图库，让商家轻松方便的配置商品的图片，最好是可以一键完成配置的。

先看一下效果图吧：

商品单个推荐效果：匹配度高的放在最前面

这个想法很好，那怎么实现了。分析了一下解决方案步骤：

1、图库建设：至少要有图片吧，图片肯定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。

2、商品分词算法：由于商品名称是商家自己设置的，不是规范的，所以不可能完全匹配，要有好的分词库来找出关键字。还有一点，分词库要能够自定义词库，最好能动态添加。如果读者不知道什么是分词，请自行百度，本文不普及这个。

3、推荐匹配度算法：肯定要最匹配的放在前面，而且要有匹配度分数。商家肯定有图库没有的商品，自动匹配的时候，不能随便配置不相关的图片。

先说明一下，本文企业没有搜索引擎之类的工具，所以本质就靠的是数据库检索。

首页让我们先分析一下图库，下面是图库的设置界面。

让我们先贴一下图库的表结构

CREATE TABLE `wj_tbl_gallery` (

`gallery_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',

`fileid` int(11) NOT NULL COMMENT '文件服务器上的文件ID',

`ptype` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '图片类型，0 点歌屏点餐图片',

`materialsort` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品分类',

`materialbrand` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品品牌',

`materialname` varchar(100) NOT NULL COMMENT '商品名称',

`material_spec` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品规格',

`material_allname` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品完整名称',

`status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态，0正常，1停用，2删除',

`updatedatetime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',

`keyword` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品关键字，用逗号隔开',

`bstorage` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '关键字是否入库 0没有，1有',

PRIMARY KEY (`gallery_id`),

KEY `idx_fileid` (`fileid`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=435 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='图库信息表';

数据示例：

简单说一下material_allname是干什么用的呢，主要就是拼接商品名称、规则、关键字字段。用来写sql的时候比较方便。关键字字段是干什么用的呢，作用有两个。1是商品可能有多个名字，补充名称的。二是给分词库动态添加词库。图库简单说到这。

再说一下分词库，笔者选择的是开源的汉语言分词库-hanlp分词工具

优点是词库大，有词性分析，可以自定义词库。缺点当然也有，就是不支持数据库方法动态读取词库。后面说一下我自己的解决办法。

上代码：

分词代码,这时差会去掉一些没用字符。

我们分词，就是调用SegmentUtils.segmentTerm(materialname);

动态添加词库方法：

private void addCustomerDictory(){

Integer max = galleryRepository.getMaxGallery();

if(CommonUtils.isNotEmpty(max) && max > 0 && max > SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID){

int oldid = SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID;

SegmentUtils.CACHE_GALLERY_ID = max;

List<String> gallery = galleryRepository.getGallery(oldid,max);

if(CommonUtils.isNotEmpty(gallery)){

Map<String,Boolean> dicMap = new HashMap<>();

for(String w : gallery){

if(CommonUtils.isNotEmpty(w)){

String[] array = w.split(",");

if(CommonUtils.isNotEmpty(array)){

for(String item : array){

String value = item.trim();

if(CommonUtils.isNotEmpty(value)){

dicMap.put(value, true);

}

Set<String> keys = dicMap.keySet();

if(CommonUtils.isNotEmpty(keys)){

SegmentUtils.insertCustomDictory(keys);

}

/**

* 获取关键字

* @author deng

* @date 2019年3月13日

* @param galleryId

* @return

@Query("select keyword from Gallery a where galleryId > ?1 and galleryId<=?2 and a.keyword !='' and bstorage=0")

public List<String> getGallery(int bgalleryId, int egalleryId);

@Cacheable(value = CacheConstants.CACHE_GALLERY, keyGenerator = CacheConstants.KEY_GENERATOR_METHOD)

@Query(value = "select gallery_id from wj_tbl_gallery a where a.keyword !='' and bstorage=0 order by gallery_id desc limit 1", nativeQuery = true)

public Integer getMaxGallery();

说一下解决思路，由于hanlp文档上没有看到从mysql上动态添加词库方法，只有CustomDictionary.insert能动态添加单个实例词库，系统如果重启，就要重新添加。我就想出一个办法，就是分词的时候，查一下类的保存的最大图库表的主键是什么，如果跟数据库一样，就不动态添加。如果小于图库的主键，就把没有的那一段用CustomDictionary.insert添加进去。系统一般不重启，如果重启就在分词的时候重新添加一下。查询数据库当然都有缓存，编辑图库的时候，把对应缓存清除一下。这种方式也能支持分布式环境，多个实例都是一样处理的。每过一段时间，就把图库表的关键字词库搞成文件的词库，避免动态添加太多，占用太多内存。自定义词库其实是很重要的，任何分词库都不可能包含所有的词库，而分词算法是根据词库来展开的，可以说词库决定了分词结果的准确性。

让我们看一下分词的效果

商品名称为”雪碧（大）“的分词结果雪碧/nz, 大/a ,其中nz表示专有词汇，a表示形容词。

再看一下不理想的分词结果：

商品品名称:”蕾芙曼金棕色啤酒“,类别名称:啤酒,

分词结果:蕾/ng,芙/n,曼/ag,金/ng,棕色/n,啤酒/nz

很明显，分词结果不理想，蕾芙曼金棕色其实是一个商品名，不能分开。怎么办呢，这时候动态添加词汇功能就派上用场了。

再图库关键字时差添加蕾芙曼金棕色啤酒，保存一下，再看一下分词效果：

物品名称:蕾芙曼金棕色啤酒,类别名称:啤酒,分词结果:蕾芙曼金棕色/nz,啤酒/nz

蕾芙曼金棕色被分到了一起，达到预期效果，这其实就是 CustomDictionary.insert(data, "nz 1024");再起作用。hanlp具体API功能，请参考官方文档，本文就不介绍了。

最后重头戏来了，商品图片匹配度分析。作者就是采用了mysql的sql词句的方法搞定了，其实就用到了LOCATE函数，很简单。SQL示例如下

SELECT gallery_id, fileid, materialname, material_allname, score

, ROUND(score / 4 * 100, 0) AS rate

FROM (

SELECT a.gallery_id, a.fileid, materialname, material_allname

, IF(LOCATE('雪碧', a.material_allname), 2, 0) + IF(LOCATE('大', a.material_allname), 1, 0) + IF(LOCATE('饮料', a.material_allname), 1, 0) AS score

FROM wj_tbl_gallery a

WHERE a.STATUS = 0

AND (a.material_allname LIKE '%雪碧%'

OR a.material_allname LIKE '%大%'

OR a.material_allname LIKE '%饮料%')

) b

ORDER BY score DESC, materialname

LIMIT 0, 8

执行结果：

可以看出gallery_id是第一条，它的rate的是75，满分是100，匹配度蛮高的。

说一下匹配度算法原则，如果完全匹配就是1百分，肯定就上了。然后去除某些关键字后，也匹配上了就是90分。最后采用分词算法，按照1百分打分，其中如果高于50分，可以算基本匹配，自动配置图片的时候，就可以当成匹配成功。总体原则就是匹配词汇越多，分数越多。但是两个字的词汇，和5个字的词汇，分数是不一样的。还有词性，专属词汇理论上应该比形容词分数高。详见下面的calculateWeight代码，自己体会了。

public List<Map<String, Object>> queryList(String searchstr, int pagenumber, int pagesize, String materialsortname,

List<Term> segmentList) {

String name = "%" + searchstr + "%";

// 先简单搜索，完全匹配100分

List<Map<String, Object>> list = queryList(name, pagenumber, pagesize, 100);

if (CommonUtils.isEmpty(list)) {

searchstr = searchstr.replaceAll("\\s", "");

String regEx = "(特价)|(/)|(\\()|(\\))|(（)|(）)|(\\d+ml)|(买.送.)|(/)|(\\*)";

searchstr = searchstr.replaceAll(regEx, "");

if (CommonUtils.isNotEmpty(searchstr)) {

name = "%" + searchstr + "%";

// 简单过滤 90分

list = queryList(name, pagenumber, pagesize, 90);

}

// 剩下分词靠计算

if (CommonUtils.isEmpty(list)) {

if (CommonUtils.isNotEmpty(segmentList)) {

list = queryListTerm(pagenumber, pagesize, segmentList, materialsortname);

}

// 如果只有分类，先定10分

else if (CommonUtils.isNotEmpty(materialsortname))

list = queryList(materialsortname, pagenumber, pagesize, 10);

}

return list;

}

private List<Map<String, Object>> queryList(String name, int pagenumber, int pagesize, int rate) {

String sql = "SELECT\n" + " a.gallery_id,\n" + " a.fileid,a.material_allname,a.materialname \n, " + rate

+ " rate FROM\n" + " wj_tbl_gallery a\n" + "WHERE\n"

+ " a.material_allname LIKE :searchstr and a.status = 0 order by length(materialname) LIMIT :pagenumber,:pagesize ";

Dto param = new BaseDto();

param.put("searchstr", name).put("pagenumber", pagenumber * pagesize).put("pagesize", pagesize);

return namedParameterJdbcTemplate.queryForList(sql, param);

private List<Map<String, Object>> queryListTerm(int pagenumber, int pagesize, List<Term> segmentList,

String materialsortname) {

Dto param = new BaseDto();

StringBuffer sb = new StringBuffer();

StringBuffer wsb = new StringBuffer(" (");

// 总权重

int tw = 0;

if (CommonUtils.isNotEmpty(segmentList)) {

for (int i = 0; i < segmentList.size(); i++) {

String str = segmentList.get(i).word;

int w = SegmentUtils.calculateWeight(segmentList.get(i));

str = StringUtils.escapeMysqlSpecialChar(str);

tw += w;

sb.append("if(LOCATE('").append(str).append("', a.material_allname),").append(w).append(",0) ");

wsb.append(" a.material_allname like '%").append(str).append("%' ");

if (i < segmentList.size() - 1) {

sb.append(" + ");

wsb.append(" or ");

}

// 类别单独处理，目前权重较低

// 表示字符串是否为空

int emptylen = 3;

if (CommonUtils.isNotEmpty(materialsortname)) {

if (sb.length() > emptylen) {

sb.append(" + ");

wsb.append(" or ");

}

tw += SegmentUtils.DWEIGHT;

materialsortname = StringUtils.escapeMysqlSpecialChar(materialsortname);

sb.append(" if(LOCATE('").append(materialsortname).append("', a.material_allname),")

.append(SegmentUtils.DWEIGHT).append(",0) ");

wsb.append(" a.material_allname like '%").append(materialsortname)

.append("%' ");

}

if (sb.length() > emptylen) {

sb.append(" as score ");

wsb.append(") ");

String scoreSelect = sb.toString();

String scorewhere = wsb.toString();

String sql = "select gallery_id,fileid,materialname,material_allname,score,ROUND(score/" + tw

+ "*100, 0) rate from (SELECT " + " a.gallery_id, "

+ " a.fileid,materialname,material_allname, " + scoreSelect + " FROM "

+ " wj_tbl_gallery a " + "WHERE " + " a.status = 0 and " + scorewhere

+ " ) b order by score desc ,materialname LIMIT " + pagenumber * pagesize + "," + pagesize;

param.put("pagenumber", pagenumber * pagesize).put("pagesize", pagesize);

logger.debug("商家搜索图库的SQL语句是{}", sql);

List<Map<String, Object>> list = namedParameterJdbcTemplate.queryForList(sql, param);

if (CommonUtils.isNotEmpty(list)) {

return list;

}

/**

* 计算分词权重

* @author deng

* @date 2019年6月21日

* @param term

* @return

public static int calculateWeight(Term term) {

// 汉字数

int num = countChinese(term.word);

// 大于3个汉字，权重增加

int value = num >= 3 ? 2 + (num - 3) / 2 : DWEIGHT;

// 专属词，如果有两个字至少要最小分是2分

if (term.nature == Nature.nz && value <= DWEIGHT) {

value = DWEIGHT + 1;

}

return value;

}

总结一下，本文介绍的商品图片推荐和自动匹配方法，可以看出来是相当简单的，本质就是mysql的like%% 优化来的，依赖sql语句和hanlp分词库，做法简单，但是能满足专门商品的匹配，适合小图库。自然比不上大公司搞的搜索引擎来的效率高，仅供参考。

巴特西

hanlp分词工具应用案例：商品图自动推荐功能的应用

最新文章

热门文章