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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