mysql文本挖掘_人工智能推荐算法系统实战之contentbase文本挖掘算法策略

ContentBase指的是以内容、文本为基础的挖掘算法，有简单的基于内容属性的匹配，也有复杂自然语言处理算法，下面分别讲述一下。

1.简单的内容属性匹配

比如我们按上面协同过滤的思路计算的看了又看推荐列表，根据一个商品来推荐相关或相似的商品，我们也可以用简单的内容属性匹配的方式。这里提出一种简单的实现思路：

把商品信息表都存到Mysql表product里，字段有这么几个：

商品编号：62216878

商品名称：秋季女装连衣裙2019新款

分类：连衣裙

商品编号：895665218

商品毛重：500.00g

商品产地：中国大陆

货号：LZ1869986

腰型：高腰

廓形：A型

风格：优雅，性感，韩版，百搭，通勤

图案：碎花，其它

领型：圆领

流行元素：立体剪裁，印花

组合形式：两件套

面料：其它

材质：聚酯纤维

衣门襟：套头

适用年龄：25-29周岁

袖型：常规袖

裙长：中长裙

裙型：A字裙

袖长：短袖

上市时间：2019年夏季

我们找商品的相似商品的时候，写个简单的SQL语句就可以了。代码如下所示：

select 商品编号 from product where 腰型=&＃39;高腰&＃39; and 领型=&＃39;圆领&＃39; and 材质=&＃39;聚酯纤维&＃39; and 分类=&＃39;连衣裙&＃39; limit 36;

这就是最简单的根据内容属性的硬性匹配，也属于ContentBase的范畴，只是没用上高大上的算法而已。

2.复杂一点的ContentBase算法：基于全文搜索引擎

比如我们对商品名称做中文分词，分词后拆分成几个词，在上面的SQL语句上加上模糊条件，代码如下所示：

SELECT 商品编号 FROM product WHERE 腰型=&＃39;高腰&＃39; AND 领型=&＃39;圆领&＃39; AND 材质=&＃39;聚酯纤维&＃39; AND 分类=&＃39;连衣裙&＃39; AND (商品名称 LIKE &＃39;%秋季%&＃39; OR 商品名称 LIKE &＃39;%女装%&＃39; OR 商品名称 LIKE &＃39;%连衣裙%&＃39; OR商品名称 LIKE &＃39;%新款%&＃39;) LIMIT 36;

加上这些条件会比之前会更精准一些，但是商品名称模糊查询命中的那些商品的顺序是没有规则的，是随机的。应该是商品名称里包含秋季、女装、连衣裙、新款这几个词最多的那些商品排在前面，优先推荐才对。这时候用Mysql无法实现，这种情况就可以使用搜索引擎来解决了。

我们商品信息表的数据都存到Solr或ES的搜索索引里，然后拿上面例子中的商品名称作为一个Query大关键词直接从索引里面做模糊搜索就可以了。搜索引擎会算一个打分，分词后命中多的文档会排在前面去。

这是基于简单的搜索场景，比用Mysql强大了很多。那么现在有一个问题，商品名称比较短，作为一个关键词去搜索是可以的，但是如果是一篇阅读类的文章，去找内容相似的文章话，就不可能把整个文章的内容作为关键词去搜索，太长了。文章内容边几千字很正常。这个时候就需要对文章的内容做核心的有代表性的关键词提取，提取几个最重要关键词以空格拼接起来，再去当一个Query大关键词去搜索就可以了。下面来讲一下提取关键词的算法。

3.关键词提取算法

提取关键词也有很多种实现方式，TextRank、LDA聚类、KMeans聚类等都可以。我们根据实际情况选择一种方式就可以。

1)基于TextRank算法提取文章关键词

基于TextRank算法提取文章关键词走Solr搜索引擎计算文章-to-文章相似推荐列表D，TextRank算法基于PageRank。

将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词(可选)，并只保留指定词性的单词(可选)。由此可以得到句子的集合和单词的集合。

每个单词作为pagerank中的一个节点。设定窗口大小为k，假设一个句子依次由下面的单词组成：

w1, w2, w3, w4, w5, ..., wn

w1, w2, ..., wk、w2, w3, ...,wk+1、w3, w4, ...,wk+2等都是一个窗口。在一个窗口中的任两个单词对应的节点之间存在一个无向无权的边。

基于上面构成图，可以计算出每个单词节点的重要性。最重要的若干单词可以作为关键词。

TextRank的代码实现给大家推荐一个开源分词工具，就是HanLP。HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析(中文分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析、文本分类和情感分析等功能。HanLP已经被广泛用于Lucene、Solr、ElasticSearch、Hadoop、Android、Resin等平台，有大量开源作者开发各种插件与拓展，并且被包装或移植到Python、C#、R、Javascript等语言上去。

HanLP已经实现了基于TextRank的关键词提取算法，效果非常不错。我们直接调用它的API就行了。代码如下所示：

String cOntent= "程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。";

List keywordList = HanLP.extractKeyword(content, 5);

System.out.println(keywordList);

关键词提取和文本自动摘要算法一样，HanLP也提供了相应的实现，代码如下所示：

String document = "算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论算法、计算几何的算法、图的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法、厄米变形模型、随机森林算法。\n" +

"算法可以宽泛的分为三类，\n" +

"一，有限的确定性算法，这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。\n" +

"二，有限的非确定算法，这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个(或一些)给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。\n" +

"三，无限的算法，是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。";

List sentenceList = HanLP.extractSummary(document, 3);

System.out.println(sentenceList);

2)基于LDA潜在狄利克雷分配模型算法提取文章关键词

基于LDA潜在狄利克雷分配模型算法提取文章关键词走Solr搜索引擎计算文章-to-文章相似推荐列表。

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。

LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采用了词袋(bag of words)的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

3)k-means聚类提取关键词

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

提取关键词后，后面无非还是走的相关度搜索。但有些场景简单的相关度搜索不满足我们的需求，我们需要更复杂的搜索算法。这个时候我们就需要自定义排序函数了。Solr和ES都支持自定排序插件开发

4)自定义排序函数

不管是标题和内容的相似，更多的是文本的比较，常见的有余弦相似度、字符串编辑距离等，设计到语义的还有语义相似度，当然实际场景比如电商的商品还会考虑到商品销量、上架时间等等多种因素，这种情况是自定义的综合排序。

(1)余弦相似度计算文章相似推荐列表

余弦相似度，又称为余弦相似性。计算文本相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。

将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。如最常见的二维空间。

求得它们的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征，这两个向量的相似性。夹角越小，余弦值越接近于1，它们的方向更加吻合，则越相似。

(2)字符串编辑距离算法计算文章相似推荐列表

编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

(3)语义相似度

词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用,它是自然语言的基础研究课题,正在被越来越多的研究人员所关注。

我们使用的词语相似度算法是基于同义词词林。根据同义词词林的编排及语义特点计算两个词语之间的相似度。

同义词词林按照树状的层次结构把所有收录的词条组织到一起,把词汇分成大、中、小3类,大类有12个,中类有97个,小类有1400个。每个小类里都有很多的词,这些词又根据词义的远近和相关性分成了若干个词群(段落)。每个段落中的词语又进一步分成了若干个行,同一行的词语要么词义相同(有的词义十分接近),要么词义有很强的相关性。例如, 大豆!、 毛豆!和 黄豆!在同一行; 西红柿!和 番茄!在同一行; 大家!、 大伙儿!、 大家伙儿!在同一行。另外, 将官!、 校官!、 尉官!在同一行, 雇农!、 贫农!、 下中农!、 中农!、 上中农!、 富农!在同一行, 外商!、 官商!、 坐商!、 私商!也在同一行,这些词不同义,但很相关。

同义词词林词典分类采用层级体系,具备5层结构,随着级别的递增,词义刻画越来越细,到了第5层,每个分类里词语数量已经不大,很多只有一个词语,已经不可再分,可以称为原子词群、原子类或原子节点。不同级别的分类结果可以为自然语言处理提供不同的服务,例如第4层的分类和第5层 的分类在信息检索、文本分类、自动问答等研究领域得到应用。研究证明,对词义进行有效扩展,或对关键词做同义词替换可以明显改善信息检索、文本分类和自动问答系统的性能。

以同义词词林作为语义相似的一个基础，判断两段文本的语义相似度比较简单的方式可以对内容使用TextRank算法提取核心关键词，然后分别计算关键词和关键词的语义相似度，然后按加权平均值法得到总的相似度分值。

5)综合排序

其实在电商或者其他网站都会有一个综合排序、相关度排序、价格排序等等。综合排序是最复杂的，融合了很多种算法和因素进去，比如销量、新品、和用户画像个性化相关的因素等，算出一个总的打分。而用户画像本身可以单独成为一个子系统，下面我们就讲一下。

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