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@Dubyoo 2014-06-13T11:26:32.000000Z 字数 12071 阅读 3355

2014-05-14 项目二：miniSearch项目文档

项目文档

说明

  1. 开发环境：Linux、 c++、 PHP、 TCP、 多进程
  2. 程序框架：客户端通过PHP页面用TCP协议发送搜索词到服务器，服务器接收后交予子进程处理，子进程进行切词，计算权重并与网页库进行相似度计算，逆序输出相似度最高的N篇文章。

第一阶段：搭建框架 0514

1.目录结构

  1. bin        //存放可执行文件和执行脚本
  2. conf       //配置文件, 包括服务器地址，网页库、网页库索引、单词索引、停用词表的路径等
  3. data       //存放网页库、网页库索引、单词索引、停用词表
  4. include    //存放头文件
  5. log        //存放系统日志文件
  6. src        //存放 cpp 代码文件
  7. Makefile   //Makefile

2.将服务器设置为守护进程

  1. static void Daemon() {
  2.     const int MAXFD = 64;
  3.     if (fork() != 0)    //父进程退出
  4.         exit(0);
  5.     setsid();       //成为新进程组组长和新会话领导，脱离控制终端
  6.     //chdir("/");   //此时目录不能改变，因为代码内文件路径是相对路径
  7.     umask(0);       //重设文件访问权限掩码
  8.     for (int i = 0; i < MAXFD; i++) //尽可能关闭所有从父进程继承来的文件
  9.             {
  10.         if (i == 1) //关闭所有文件描述符，除了1，以便通过脚本运行时将输出流重定向至./log/log.txt
  11.                 {
  12.             continue;
  13.         }
  14.         close(i);
  15.     }
  16. }

3.封装tcp类

4.搭建多进程框架

  每当检测到客户端连接时，利用 fork() 生成一个子进程，让子进程去处理查询任务，并将查询结果发回客户端。
  这里涉及到子进程的回收问题。若利用父进程的 waitpid() 回收，有可能造成父进程阻塞，不能及时处理新的访问，或者有可能产生僵尸进程，造成资源浪费。解决方法是：在 fork() 函数前设置 signal(SIGCHLD, wait_child); 或 signal(SIGCHLD, SIG_IGN);， 让系统接管子进程的回收。

  1. static void wait_child(int pid) {
  2.     if ((pid = waitpid(-1, NULL, WNOHANG)) > 0) {
  3.         cout << "pid: " << pid << " exit!" << endl;
  4.     }
  5. }
  6. int main(int argc, char **argv) {
  8.     Daemon(); //守护进程
  10.     std::ifstream ifs("./conf/config.txt");
  11.     std::string line, conf, ip, port;
  12.     while (getline(ifs, line)) {
  13.         istringstream iss(line);
  14.         iss >> conf;
  15.         if (conf == "address:") {
  16.             iss >> ip >> port;
  17.             break;
  18.         }
  19.     }
  20. #ifndef DEBUG   //输出ip和端口
  21.     std::cout << ip << " " << port << std::endl;
  22. #endif
  24.     signal(SIGCHLD, wait_child); //通过wait_child(int)函数来等待回收子进程退出后回收子进程的资源(也可使用下面这句语句回收子进程资源)
  26.     /* 或单独使用下面的函数 */
  27.     //signal(SIGCHLD, SIG_IGN); //父进程忽略子进程退出时传回的信号，让子进程结束的信号由系统接收，由1号进程负责回收子进程的资源
  29.     Task task(50,10);   //Task(最大显示的篇数，每篇显示的行数)
  30.     TcpSocket mysocket(ip, port);
  31. #ifndef DEBUG   //打印标志信息
  32.     cout << "=== ready to recv message ===" << endl;
  33. #endif
  34.     while (int client_fd = mysocket.accept_connection()) {
  35.         //当检测到新的连接时，创建子进程来处理任务
  36.         struct sockaddr_in client_addr = mysocket.get_client_addr();
  37.         int pid = fork();
  38.         if (pid == 0) {
  39.             while (true) {
  41.                 //recv
  42.                 std::string recv_buf;
  43.                 mysocket.recv_message(client_fd, recv_buf);
  44.                 cout << "recv:" << recv_buf << endl;
  45.                 if (recv_buf == "exit") {
  46.                     cout << "client " << "ip: "
  47.                             << inet_ntoa(client_addr.sin_addr) << " "
  48.                             << ntohs(client_addr.sin_port) << " exit" << endl;
  49.                     close(client_fd);
  50.                     exit(0);
  51.                 }
  53.                 //send
  54.                 std::string send_buf;
  55.                 send_buf = task.search(std::string(recv_buf));
  56.                 mysocket.send_message(client_fd, send_buf);
  57.             }
  58.         } else {
  59.             //close(client_fd);
  60.             //waitpid(pid, NULL, WNOHANG);  //signal()之后不需要wait()
  61.         }
  62.     }
  63.     return 0;
  64. }

第二阶段：网页库构建 0515

  遍历目录读库文件，拼接成标准格式，然后写入文件，并同时建立库索引

  1. /* 
  2.  * 网页库文件格式：
  3.  * <doc><docid>1</docid>
  4.  * <url>http://baidu.com/</url>
  5.  * <title>标题</title>
  6.  * <content>标题 + 内容</content></doc>
  7.  */
  8. doc = "<doc><docid>" + string(id)  + "</docid><url>" +
  9.     string(entry->d_name) + "</url>" + "<title>" + title +
  10.     "</title><content>" + content  + "</content></doc>\n";
  11. lib_vec.pushback(doc);  //每篇doc存入vector
  1. /*
  2.  * 写入网页库文件的同时，
  3.  * 记录每篇doc的文件偏移量，和该篇doc的长度，
  4.  * 写入库索引文件
  5.  */
  6. for(vector<string>::iterator iter = lib_vec.begin(); iter != lib_vec.end(); ++iter)
  7. {
  8.     ofs_index << i << " " << ofs_lib.tellp(); 
  9.         //向index写入索引 docid，start_pos
  10.     ofs_lib << *iter;
  11.         //向lib写入doc内容
  12.     ofs_index << " " << (*iter).size() << endl; 
  13.         //向index写入索引 size
  14.     i++;
  15. }

编码的转换

由于语料库是gbk编码，在Ubuntu Terminal显示是乱码，并且由于网页输入是utf8编码，而编码转换效率较低而且容易出现段错误，在构建网页库之前，为便于测试，将所有语料库批量装换为utf8编码。转换时，会出现类似"^M"的乱码，这是由于windows下的回车是"\r\n"，在Ubuntu下显示的问题。
必须去除该字符，因为者会造成某些语句被下一行语句覆盖！！！
因为\r是回到行首，而\n才是换行。

第三阶段：网页去重 0516

  遍历网页库文件，分别取出每一篇doc，切词，去停用词后统计每篇doc的词频，放入优先级队列。从优先级队列中取出k个词频最高的单词，存入

  1. map<int, map<string, int> > doc_feature;
  2.  //docid，     word， freq

它可以代表每篇doc的特征。
  然后开始去重：

  1. //去重
  2. int * arr = new int [doc_feature.size()];   //构造一个数组
  3. for(int i = 0; i != (int)doc_feature.size(); ++i)
  4. {
  5.     arr[i] = i+1;   //给数组赋初始值
  6. }
  7. int ix = 0, iy = 0;
  8. map<int, map<string, int> >::iterator iter_end = doc_feature.end();
  9. iter_end--;
  10. for(map<int, map<string, int> >::iterator iter_x = doc_feature.begin(); iter_x != iter_end; ++iter_x) //待比较文章x
  11. {
  12.     if(arr[ix] == 0) //当前文章x已经被去除，跳过
  13.     {
  14.         iter_x ++;
  15.         ix ++;
  16.         continue;
  17.     }
  18.     map<int, map<string, int> >::iterator iter_y = iter_x;
  19.     iter_y++;
  20.     iy = ix; iy++;
  21.     for(; iter_y != doc_feature.end(); ++iter_y) //待比较文章y
  22.     {
  23.         if(arr[iy] == 0) //当前文章y已经被去除，跳过
  24.         {
  25.             iter_y ++;
  26.             iy ++;
  27.             continue;
  28.         }
  29.         if(compare_two_doc(iter_x->second, iter_y->second) >= 6) //重复
  30.         {
  31. #ifndef NDEBUG  //有重复时输出显示发生重复的两个docid和去除的docid
  32.             cout << "repeat! " << iter_x->first << " " << iter_y->first << "  trim " << arr[iy] << "  total(" << doc_feature.size()  << ")" << endl;
  33. #endif
  34.             arr[iy] = 0;    //直接去除docid大的一篇
  35.         }
  36.         iy++;
  37.     }
  38.     ix++;
  39. }
  41. //将去重数组写入文件
  42. string outfile = argv[1] + string("_dup_arr.dat");
  43. std::ofstream dup_arr_file(outfile.c_str());
  44. for(int i = 0; i != (int)doc_feature.size(); ++i)
  45. {
  46.     dup_arr_file << arr[i] << " ";
  47. }
  48. dup_arr_file.close();
  49. delete [] arr;

比较判断两篇 doc 是否重复的 top k 策略：

  1. /*
  2.  * 比较两篇doc的词频最高的10个单词
  3.  * 返回相似度
  4.  * 即相同单词的个数
  5.  * 
  6.  * 其他方法：
  7.  *    将一个map插入另一个map
  8.  *    每插入一个元素时
  9.  *        如果相同则插入后size不变
  10.  *        如果不同则size +1
  11.  */
  12. int compare_two_doc(const map<string, int> &mp1, const map<string, int> &mp2)
  13. {
  14.     int count_dup = 0;
  15.     for(map<string, int>::const_iterator iter1 = mp1.begin(); iter1 != mp1.end(); ++iter1)
  16.     {
  17.         for(map<string, int>::const_iterator iter2 = mp2.begin(); iter2 != mp2.end(); ++iter2)
  18.         {
  19.             if(iter1->first == iter2->first)
  20.                 count_dup++;
  21.         }
  22.     }
  23.     return count_dup;
  24. }

根据以上去重方法得到的去重数组、和原来的网页库、网页库索引，建立新的网页库和网页库索引。重做新网页库的docid。

第四阶段：建索引 0517

目标：

  1. //单词  docid   归一化之后的权重
  2. word1    docid   normalized_power    docid   normalized_power
  3. word2   docid   normalized_power    ...
  4. ...

第一步，根据公式求权重：

powerword=tfdoc∗log(Ndfword)

  1. power = tf * log(N/df); 
  2. //power 该词在某一篇doc中的权重
  3. //tf    该词在某一篇doc中的词频
  4. //df    该词的文档频率
  5. //N     文档总数
  1. /* 
  2.  * 计算权重
  3.  */
  4. void compute_power(map<string, map<int, int> > &word_docid_freq, map<string, map<int, double> > &word_power)
  5. {
  6.     cout << "!!!!!!compute_power!!!!!!" << endl;
  7.     for(map<string, map<int, int> >::iterator iter = word_docid_freq.begin(); iter != word_docid_freq.end(); ++iter)
  8.         //遍历所有单词
  9.     {
  10.         string word = iter->first;
  11. #ifndef DEBUG   //测试输出单词的权值
  12.         //cout << word << ": " << endl;
  13. #endif
  14.         for(map<int, int>::iterator it = word_docid_freq[word].begin(); it != word_docid_freq[word].end(); ++it)
  15.             //遍历含有该单词的docid
  16.         {
  17.             int docid = it->first;
  18.             int freq = it->second;
  19.             word_power[word][docid] = freq*log(0.05 + (double)word_docid_freq.size()/(double)word_docid_freq[word].size());
  21. #ifndef DEBUG   //测试输出单词的权值
  22.             cout << "docid: " << docid << " power: " << word_power[word][docid] << endl;
  23. #endif
  24.         }
  25.     }
  26.     cout << "compute over!!!" << endl;
  27. }

第二步，根据公式，把权重归一化：

normalized_powerw1=powerw1∑ni=1(powerwi)2−−−−−−−−−−−−−√

  1. //例如对于文档 d1,可以得到一个所有单词的权重序列
  2. W1, w2, w3 ...... wn
  3. //然后需要归一化,即
  4. w1 = w1 / sqrt(pow(w1) + pow(w2) + ...... pow(wn))
  1. /*
  2.  * 权值归一化
  3.  */
  4. void get_normalized_power(map<string, map<int, double> > &word_power, map<int, map<string, int> > &doc_feature, map<string, map<int, double> > &normalized_power)
  5. {
  6.     cout << "!!!!compute normalized_power!!!!" << endl;
  7.     map<int, double> power_2;   //docid权重的平方和开根号
  8.     cout << "!!!compute power^2!!!" << endl;
  9.     for(map<int, map<string, int> >::iterator iter_doc = doc_feature.begin(); iter_doc != doc_feature.end(); ++iter_doc)
  10.         //遍历docid
  11.     {
  12.         int docid = iter_doc->first;
  13.         cout << "docid: " << docid << endl;
  14.         double base = 0;
  15.         for(map<string, int>::iterator iter_word = iter_doc->second.begin(); iter_word != iter_doc->second.end(); ++iter_word)
  16.             //计算分母 sqrt(pow(w1) + pow(w2) + ... + pow(wn))
  17.         {
  18.             double power = word_power[iter_word->first][docid];
  19.             base += (power*power);
  20.         }
  21.         power_2[docid] = sqrt(base);
  22.     }
  23.     cout << "compute sqrt(power^2) over" << endl;
  25.     cout << "!!!!compute normalized_power!!!!" << endl;
  26.     for(map<int, map<string, int> >::iterator iter_doc = doc_feature.begin(); iter_doc != doc_feature.end(); ++iter_doc)
  27.         //遍历docid
  28.     {
  29.         int docid = iter_doc->first;
  30.         for(map<string, int>::iterator iter_word = iter_doc->second.begin(); iter_word != iter_doc->second.end(); ++iter_word)
  31.         {
  32.             normalized_power[iter_word->first][docid] = word_power[iter_word->first][docid]/power_2[docid];
  33.                 //取出分子，与分母相除，计算归一化权重
  34.         }
  35.     }
  36.     cout << "compute over!!!" << endl;
  37. }

第三步，单词索引写入文件：

  1. ofstream ofs_word_index("words.index");
  2.     //写单词索引文件
  3. for(map<string, map<int, double> >::iterator iter = normalized_power.begin(); iter != normalized_power.end(); ++iter)
  4. {
  5.     ofs_word_index << iter->first << " ";
  6.     for(map<int, double>::iterator it = iter->second.begin(); it != iter->second.end(); ++it)
  7.     {
  8.         ofs_word_index << it->first  << " " << it->second << " ";
  9.     }
  10.     ofs_word_index << endl;
  11. }

第五阶段：计算文本相似度 0518

  根据公式，计算两篇doc之间的相似度：

sim(doc1,doc2)=∑i∈doc1∩doc2(n_power_doc1wi∗n_power_doc2wi)

  1. //计算 doc_x, doc_y 之间的相似度
  2. //两篇doc之间的公共单词是 word_1, word_2 ... word_n
  3. sim(doc_x, doc_y) = (wx_1*wy_1 + wx_2*wy_2 + ... + wx_n*wy_n);

第六阶段：查询模块 0518

  对输入的查询query进行切词（去停用词），计算出同时包含所有查询词的所有docid：

  1. /* 
  2.  * 求出同时包含不同搜索词的docid,
  3.  * 放入 set<int> common_docid 中 
  4.  */
  5. static void get_common_docid(map<string, map<int, double> > &m_word_index, vector<string> &words, set<int> &common_docid)
  6. {
  7.     if(words.size() >= 1)
  8.     {
  9.         for(map<int, double>::iterator iter = m_word_index[words[0]].begin(); iter != m_word_index[words[0]].end(); ++iter)
  10.         {
  11.             common_docid.insert(iter->first); 
  12.                 //将包含第一个单词的docid全部输入到set<int>中
  13.         }
  14.     }
  15.     if(words.size() > 1)
  16.     {
  17.         for(vector<string>::size_type ix = 1; ix != words.size(); ++ix)
  18.             //从第二个单词开始遍历，查找同时含有搜索关键词的docid
  19.         {
  20.             for(set<int>::iterator iter = common_docid.begin(); iter != common_docid.end(); )
  21.                 //遍历set<int>查找该docid是否存包含当前搜索词
  22.                 //这里涉及到遍历set并用erase删除元素
  23.                 //***需要判断边界！！！！（重要）***//
  24.             {
  25.                 set<int>::iterator it_back = iter;  //备份迭代器
  26.                 bool is_begin = false;
  27.                 if(it_back == common_docid.begin())
  28.                 {
  29.                     is_begin = true;
  30.                 }
  31.                 else
  32.                 {
  33.                     it_back --; //备份迭代器
  34.                 }
  36.                 if(!m_word_index[words[ix]].count(*iter))
  37.                     //set<int>的docid不包含当前搜索词
  38.                 {
  39.                     //cout << "not common " << *iter << endl;
  40.                     common_docid.erase(iter);
  41.                         //删除元素（docid）
  42.                     if(is_begin)
  43.                         //如果删除的是begin元素，重置迭代器
  44.                     {
  45.                         iter = common_docid.begin();
  46.                     }
  47.                     else
  48.                     {
  49.                         iter = ++ it_back;
  50.                         //删除元素后重新设置迭代器
  51.                     }
  52.                 }
  53.                 else
  54.                 {
  55.                     iter++;
  56.                 }
  57.             }
  58.         }
  59.     }
  60. #ifndef DEBUG   //测试输出包含搜索词的docid
  61.     for(set<int>::iterator iter = common_docid.begin(); iter != common_docid.end(); ++iter)
  62.     {
  63.         cout << "common_docid: " << *iter << endl;;
  64.     }
  65. #endif
  66. }

然后将query当做一篇doc，计算单词的权重，以及归一化权重。
根据公式，计算两篇doc（query和doc）之间的相似度：

  1. /*
  2.  * 计算相似度
  3.  * 求doc与搜索关键字的相似度
  4.  * 结果存入优先级队列
  5.  */
  6. void compute_similarity(set<int> &common_docid, map<string, double> &search_word_normalized_power, map<string, map<int, double> > &word_index, priority_queue<Similarity, vector<Similarity>, compare> &q)
  7. {
  8.         //求相似度
  9.         for(set<int>::iterator iter = common_docid.begin(); iter != common_docid.end(); ++iter)
  10.         {
  11.             int docid = *iter;
  12.             double similarity = 0;
  13.             for(map<string, double>::iterator it = search_word_normalized_power.begin(); it != search_word_normalized_power.end(); ++it)
  14.             {
  15.                 similarity += it->second * word_index[it->first][docid];
  16.             }
  17.             Similarity sim;
  18.             sim._docid = docid;
  19.             sim._similarity = similarity;
  20.             q.push(sim);
  21.         }
  22. }

从计算得到的docid取出整篇doc，分别取出标题和内容:

  1. std::string Task::get_title(const std::string &doc) //取标题
  2. {
  3.     int start = doc.find("<title>") + 7;
  4.     int end = doc.find("</title>");
  5.     string title(doc, start, end - start);
  6.     if(title[0] == '\n')
  7.     {
  8.         title.erase(0, 1);
  9.     }
  10.     return title;
  11. }
  1. std::string Task::get_content(const std::string &doc)   //取内容
  2. {
  3.     int start = doc.find("<content>") + 9;
  4.     int end = doc.find("</content>");
  5.     string content(doc, start, end - start);
  6.     if(content[0] == '\n')
  7.     {
  8.         content.erase(0, 1);
  9.     }
  10.     string line;
  11.     istringstream iss(content);
  12.     int count = m_out_line;
  13.     string ret;
  14.     while(getline(iss, line) && count > 0)
  15.     {
  16.         ret += line + "<br>";   //html的换行模式
  17.         count--;
  18.     }
  19.     ret += "......";
  20.     return ret;
  21. }

将查询结果制作成 Jason 字符串，发回客户端（前台页面）：

  1. /* 
  2.  * 将一个vector<pair<string,string> >做成json字符串 
  3.  * pair中存放两个string，分别是title和content
  4.  */
  5. static std::string json_string(vector<pair<string, string> > &result_pair)
  6. {
  7.     Json::Value root ;
  8.     Json::Value arr ;
  9.     for(vector<pair<string, string> >::iterator iter = result_pair.begin(); iter != result_pair.end(); ++iter)
  10.     {
  11.         Json::Value elem ;
  12.         elem["title"] = iter->first ;
  13.         elem["summary"] = iter->second ;
  14.         arr.append(elem);
  15.     }
  16.     root["files"]=arr ;
  17.     Json::FastWriter writer ;
  18.     Json::StyledWriter stlwriter ;
  19.     return stlwriter.write(root);
  20. }

第七阶段：前台页面

  index.html 使用 javascript 通过 post 方法向 php 写的 tcp_client 发送查询 query，并将接收到的查询结果（Jason字符串）解析出来后显示在页面上：

  1. <script>
  2. //点击search按钮，执行其中的事件，注意js代码的注释与html代码的注释的区别
  3. $("#submitButton").click(function(){
  5.     //取输入框的值
  6.     var myWords=$("#txtSearch").val();
  7.     //ajax请求，方法为post,php客户端返回的数据（echo）存在data变量中
  8.  $.post("tcp_client.php",{content:myWords},function(data,status){
  9.     if(status=="success")//post请求状态成功
  10.     {      
  11.     //将收到的json字符串（data）转化为json对象，注意json字符串与json对象的区别
  12.         var obj = eval("(" + data + ")"); 
  13.        $("#result").html("");//清空result内容,用的是jquery的html()函数
  14.      $.each(obj.files, function(i, item) {//遍历json对象，用的是jquery的each()方法，该json对象的格式近似于：{"files":[{"title":title_1,"summary":summary_1}，...................]}
  15.                     $("#result").append(//将遍历到的数据显示在id为result这个div里面
  16.                            //根据json对象的每一个子集的键显示相应的值，哟给你的是json的语法
  17.                             "<div>" + item.title  + "</div>" +
  18.                             "<div>" + item.summary+ "</div><hr/>");
  19.                 });
  21.     }
  22.     else //post failure
  23.     {
  25.         alert(error);
  26.     } 
  28.  });  //end post
  30.     });    
  32. </script><!--  javascript 结束 -->

  php 客户端，主要功能是，当用户提交查询时，使用 tcp 协议向服务器发送查询词，并接收服务器发回的查询结果：

  1. <?php 
  2. $buff=$_REQUEST["content"];//采用$_REQUEST超全局数组来接收index.html页面post请求传递过来的数据
  3. //tcp  client 
  4. $server_Ip="127.0.0.1";//服务端ip地址，如果你的客户端与服务端不在同一台电脑，请修改该ip地址
  5. $server_Port=5080;//通信端口号
  7. //设置超时时间
  8. set_time_limit(0);
  9. //创建套接字
  10.  $sock= socket_create(AF_INET,SOCK_STREAM,SOL_TCP);
  11. if(!$sock)
  12. {
  13.     echo "creat sock failed";
  14.     exit();//创建套接字失败，结束程序
  15. }
  17. socket_connect($sock,$server_Ip,$server_Port);
  19. //发送数据到tcp的服务端（C语言写的）
  20. socket_send($sock,$buff,strlen($buff),0);
  21. $buff="";//清空缓冲区
  22. socket_recv($sock,$buff,1024000,0);//接收tcp_server传递过来json字符串，存在变量$buff中
  24. echo trim($buff)."\n";//去掉接受到的字符串的首尾空格，返回给post请求的data
  25. //关闭套接字
  26. socket_close($sock);
  27. ?>
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