Lucene4：利用Filter实现两组关键词组合查询

1. 需求

根据客户名称，查询客户网络上面的负面信息。如客户名称为”盐城盐城市“，并自定义负面关键词“贪污受贿被曝曝光小三裸照”等，则是要求将包含这些负面关键词且包含客户名称的信息查询出来。

注意事项：客户名称可定义多个（10个以内），负面关键词可以定义多个（300个以内）。

分析：

如果只用一个参数q去定义查询，很可能查询字符串长度会溢出，查询q应该形如：

((盐城 OR 盐城市) AND 贪污) OR ((盐城 OR 盐城市) AND 受贿)......

所以本文采用Filter的形式来解决这一问题。
2. 解决步骤

步骤一：将所需要查询的客户名称、负面关键词加入到中文分词器词典文件中；（本文略）
         只有中文能够将这些关键词正确分词，其它各项操作才能顺利进行。
步骤二：用爬虫工具将网络上的信息抓取下来后，在创建Lucene索引的时候，将包含负面关键词的文档自定义分值（包含负面关键词越多，分值越高）；（本步骤略，可以参考：Lucene4.1：运用中文分词器创建索引，给指定文本增加boost值）
         这样可以保证查询时，包含负面关键词越多的文档，查询时排在越前面。
步骤三：按客户名称查询（如：盐城盐城市）；
         正常查询输入。
步骤四：查询时加入过滤器（Filter），过滤器的输入就是负面关键词列表；
         加入过滤器后，实现的查询结果类似于：((盐城 OR 盐城市) AND 贪污) OR ((盐城 OR 盐城市) AND 受贿)......
步骤五：自定义高亮结果。
         因为客户名称需要高亮，负面关键词也需要高亮，所以需要自定义高亮显示。

3. 参考源代码

package com.clzhang.sample.lucene;

import java.io.*;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.apache.lucene.search.QueryWrapperFilter;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleSpanFragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.TokenSources;

//import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
import com.chenlb.mmseg4j.Dictionary;
import com.chenlb.mmseg4j.analysis.SimpleAnalyzer;

import org.junit.Test;

/**
 * 环境：Lucene 4.1版本/IKAnalyzer 2012 FF版本/mmseg4j 1.9版本
 * 
 * 根据客户名称，查询客户网络上面的负面信息。如客户名称为”盐城 盐城市“，并自定义负面关键词“贪污 受贿 被曝 曝光 小三 裸照”等，则是要求将包含这些负面关键词且包含客户名称的信息查询出来。
 * 注意事项：客户名称可定义多个（10个以内），负面关键词可以定义多个（300个以内）。
 * 
 * 分析： 如果只用一个参数q去定义查询，很可能查询字符串长度会溢出，查询q应该形如：
 * ((盐城 OR 盐城市) AND 贪污) OR ((盐城 OR 盐城市) AND 受贿)...... 
 * 所以本文采用Filter的形式来解决这一问题。
 * 
 * 解决： 
 * 步骤一：将所需要查询的客户名称、负面关键词加入到中文分词器词典文件中；（本文略）
 *     只有中文能够将这些关键词正确分词，其它各项操作才能顺利进行。
 * 步骤二：用爬虫工具将网络上的信息抓取下来后，在创建Lucene索引的时候， 将包含负面关键词的文档自定义分值（包含负面关键词越多，分值越高）；（本文略，可以参考：Lucene学习笔记二（运用中文分词器创建索引，给指定文本增加boost值））
 *     这样可以保证查询时，包含负面关键词越多的文档，查询时排在越前面。
 * 步骤三：按客户名称查询（如：盐城 盐城市）；
 *     正常查询输入。
 * 步骤四：查询时加入过滤器（Filter），过滤器的输入就是负面关键词列表；
 *     加入过滤器后，实现的查询结果类似于：((盐城 OR 盐城市) AND 贪污) OR ((盐城 OR 盐城市) AND 受贿)......
 * 步骤五：自定义高亮结果。
 *     因为客户名称需要高亮，负面关键词也需要高亮，所以需要自定义高亮显示。
 * @author Administrator
 *
 */
public class ComplexDemo {
    // mmseg4j字典路径
    private static final String MMSEG4J_DICT_PATH = "C:\\solr\\mm4jdic";
    private static Dictionary dictionary = Dictionary.getInstance(MMSEG4J_DICT_PATH);
    
    // Lucene索引存放路径 
    private static final String LUCENE_INDEX_DIR = "C:\\solr\\news\\data\\index";

    @Test
    public void doUserQuery() throws Exception {
        // 实例化IKAnalyzer分词器
//        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        
        // 实例化mmseg4j分词器
        Analyzer analyzer = new SimpleAnalyzer(dictionary);

        // 实例化搜索器
        final String FIELD_NAME = "webTitle";
        Directory directory = FSDirectory.open(new File(LUCENE_INDEX_DIR));
        DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
        QueryParser qp = new QueryParser(Version.LUCENE_41, FIELD_NAME, analyzer);

        // 步骤三：按客户名称查询
        String keyword = "盐城 盐城市";
        Query query = qp.parse(keyword);
        
        // 步骤四：查询时加入过滤器（Filter）......
        String negativeWord = "贪污 受贿 被曝 曝光 小三 裸照";
        Query kwQuery = qp.parse(negativeWord);
        QueryWrapperFilter qwFilter = new QueryWrapperFilter(kwQuery);
        
        // 搜索相似度最高的5条记录
        TopDocs hits = searcher.search(query, qwFilter, 5);
        System.out.println("命中：" + hits.totalHits);

        // 步骤五：自定义高亮代码......
        QueryScorer scorer = new QueryScorer(qp.parse(keyword + " " + negativeWord), FIELD_NAME);
        SimpleHTMLFormatter simpleHtmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<EM>", "</EM>"); 
        Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHtmlFormatter, scorer);
        highlighter.setTextFragmenter(
                       new SimpleSpanFragmenter(scorer));

        // 输出结果
        for (ScoreDoc scoreDoc : hits.scoreDocs) {
            Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc);
            String title = doc.get(FIELD_NAME);
            
            // 高亮代码输出
            TokenStream stream = TokenSources.getAnyTokenStream(
                    searcher.getIndexReader(), scoreDoc.doc, FIELD_NAME, doc, analyzer);
            String fragment = highlighter.getBestFragment(stream, title);
            System.out.println(fragment);
        }
        reader.close();
        directory.close();
    }
}

查询输出：

命中：13
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