solr5使用suggest模块实现搜索联想

一、概述

Solr从1.4开始便提供了检查建议，检索建议目前是各大搜索的标配应用，主要作用是避免用户输入错误的搜索词，同时将用户引导到相应的关键词搜索上。通常，我们将其称为搜索联想。其效果如图所示。在Solr中，实现该功能的模块叫做suggest。

二、solr配置

1.添加联想类型

首先需要加上用以联想的字段，这里假设我们对name字段进行联想，配置如下（managed-schema文件）：

<field name="name" type="text_ik" multiValued="false" indexed="true" stored="true"/><field name="name" type="text_ik" multiValued="false" indexed="true" stored="true"/><copyField source="name" dest="suggestion"/><fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">    <analyzer isMaxWordLength="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/></fieldType>

在本例中，suggestion字段即为suggest联想所取的字段。这里将suggestion字段设为text_suggest类型，text_suggest是一个自定义的类型，具体作用和配置后面再说。然后利用copyField将name字段拷贝到suggestion字段。那么为什么我们不直接对name字段进行联想，而是专门建立一个字段把name字段拷贝过去，乃至专门建立了一个字段类型呢？在配置中我们可以看到，name字段采用了IKAnalyzer进行了中文分词，如果我们直接对name字段进行分词，则联想出来的就会是分词之后的结果。例如期望联想的记录是“先吃水果然后吃雪糕”，最后联想出来的却是“先吃”，如图所示。

2.配置联想字段

接下来就需要建立一个专门的字段类型来配合suggest模块进行检察建议了。这里该字段名称为text_suggest，配置如下（managed-schema文件）：

 <fieldType name="text_suggest" class="solr.TextField">    <analyzer type="index">      <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/>      <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>    </analyzer>    <analyzer type="query">      <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/>      <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>    </analyzer>  </fieldType>

在这里我们要对整个字段进行联想，因此采用KeywordTokenizerFactory作为分词器，并且使用LowerCaseFilterFactory来保证其可以不区分大小写。可以根据需要替换成自己需要的analyzer。

3.suggest模块配置

现在我们的记录表结构已经建立好了，下面我们进行suggest模块的配置。

首先我们来添加suggest模块。编辑solrconfig.xml文件，添加如下配置：

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">        <lst name="suggester">            <str name="name">suggest</str>            <str name="lookupImpl">AnalyzingLookupFactory</str>            <str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str>            <str name="field">suggestion</str>            <str name="suggestAnalyzerFieldType">text_suggest</str>            <str name="buildOnStartup">false</str>        </lst>    </searchComponent>

在本配置中，name为该suggest模块的名字；lookUpImpl为查找器，默认为JaspellLookupFactory；dictionaryImpl为字典实现；field为要联想的字段；suggestAnalyzerFieldType规定了进行联想操作所使用类型所对应的Analyzer（该字段必填）；buildOnStartup表示是否在启动时建立索引。

具体配置信息详见https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Suggester。

4.requestHandler配置

接下来我们需要配置suggest模块的requestHandler。编辑solrconfig.xml文件，添加如下配置：

<requestHandler name="/suggest" class="org.apache.solr.handler.component.SearchHandler">        <lst name="defaults">            <str name="suggest">true</str>            <str name="suggest.dictionary">suggest</str>            <str name="suggest.count">10</str>        </lst>        <arr name="components">            <str>suggest</str>        </arr>    </requestHandler>

下面解释配置中涉及到的参数。suggest参数不用说了，必须为true；suggest.dictionary为suggest操作所需要用到的字典，应当与上面suggest模块配置中的name属性保持一致；suggest.count为候选词数量，这里为10。具体配置可在上面suggest模块配置的链接中找到。

5.建立索引

这里我们就已经把suggest模块配置完毕了。如果suggest模块配置中buildOnStartup设置为false，则需要手动建立一次索引。建立索引链接形如：

http://localhost:8993/solr/test/suggest?suggest=true&suggest.dictionary=suggest&wt=json&suggest.q=Ath&suggest.build=true

6.效果预览

三、接入solrj

从solrj的5.3.1版本开始，加入了SuggesterResponse类用来接收suggester的信息。该类的API文档见https://lucene.apache.org/solr/5_3_1/solr-solrj/org/apache/solr/client/solrj/response/SuggesterResponse.html。

下面给出SuggesterResponse的用法：

package org.fhp.solrtest;import java.io.IOException;import java.util.List;import java.util.Map;import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery;import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer;import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse;import org.apache.solr.client.solrj.response.SuggesterResponse;import org.junit.Test;public class SpellCheckTest {@Testpublic void testSpellCheck() throws SolrServerException, IOException {HttpSolrServer server = new HttpSolrServer("http://localhost:18990/solr/test");SolrQuery params = new SolrQuery();          params.set("qt", "/suggest");          params.setQuery("我们");          QueryResponse response = null;            response = server.query(params);        SuggesterResponse suggest = response.getSuggesterResponse();        Map<String, List<String>> termMap = suggest.getSuggestedTerms();            for (List<String> strs : termMap.values()) {                for(String s : strs) {                        System.out.println(s);                }        }    }}