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solr学习之九（MoreLikeThis相似查询）

在 Google上尝试一个查询，您会注意到每一个结果都包含一个 “相似页面” 链接，单击该链接，就会发布另一个搜索请求，查找出与起初结果类似的文档。Solr 使用MoreLikeThisComponent（MLT）和 MoreLikeThisHandler实现了一样的功能。如上所述，MLT 是与标准 SolrRequestHandler集成在一起的；MoreLikeThisHandler与 MLT 结合在一起，并添加了一些其他选项，但它要求发布一个单一的请求。我将着重讲述 MLT，因为使用它的可能性更大一些。幸运的是，不需要任何设置就可以查询它，所以您现在就可以开始查询。您可以向请求添加很多 HTTP 查询参数，并且大部分参数都有智能的默认值，因此我将着重讲述使用 MLT 必须了解的参数。


MoreLikeThisComponent参数
参数说明值域
mlt在查询时，打开 / 关闭 MoreLikeThisComponent的布尔值。真 | 假
mlt.count可选。每一个结果要检索的相似文档数。> 0
mlt.fl用于创建 MLT 查询的字段。模式中任何被储存的或含有检索词向量的字段。
mlt.maxqt可选。查询词语的最大数量。由于长文档可能会有很多关键词语，
这样 MLT 查询可能会很大，从而导致反应缓慢或可怕的
TooManyClausesException，该参数只保留最关键的词语。> 0
说明：MLT要求字段被储存或使用检索词向量，检索词向量以一种以文档为中心的方式储存信息。MLT通过文档的内容来计算文档中关键词语，然后使用原始查询词语和这些新词语创建一个新的查询。提交新查询就会返回其他查询结果。所有这些都可以用检索词向量来完成：只需将 termVectors="true"添加到 schema.xml 中的 声明。

尝试下面的样例查询，然后检查返回结果中的 moreLikeThis部分：
1. 在URL中输入：
http://localhost:8080/solr/select/?q=*%3A*&mlt=true&mlt.mindf=1&mlt.mintf=1 &mlt.fl=name&fl=id%2C+name&mlt.count=3
结果如下：
solr学习之九（MoreLikeThis相似查询）
文章图片



2. 对应在java代码中写入：
solr学习之九（MoreLikeThis相似查询）
文章图片



结果如下：
【solr学习之九（MoreLikeThis相似查询）】solr学习之九（MoreLikeThis相似查询）
文章图片



相关说明：
（1）查询参数：
id，文档主键，或使用其他唯一键；
fl，需要返回的字段
mtl.fl，根据哪些字段判断相似度
mlt.mindf，最小文档频率，所在文档的个数小于这个值的词将不用于相似判断
mlt.mintf，最小分词频率，在单个文档中出现频率小于这个值的词将不用于相似判断
mlt.count，返回相似文章个数
（2）如果setQuery中的查询条件，不是唯一结果，是多个文章，那么程序中会得到每个文章对应的moreLikeThis列表。
（3）如果遇到org.apache.solr.search.EarlyTerminatingCollectorException，则将返回条数count设置为1即可。
（4）若需根据id返回文章列表，可参考如下代码：

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse; import org.apache.solr.common.SolrDocument; import org.apache.solr.common.SolrDocumentList; import org.apache.solr.common.util.SimpleOrderedMap; import base.util.ConfigUtil; import demo.bean.Article; public class SolrService { private static Logger log = Logger.getLogger(SolrService.class); private static HttpSolrServer solrServer; static { solrServer = new HttpSolrServer(ConfigUtil.getValue("solr.url")); solrServer.setConnectionTimeout(5000); }/* * 根据文章标题查相关文章。 * * @param id 指定文章（文档）id * @param count 返回条数 * @return 相关文章对象列表 */ public static List getRelated(int id, int count) { SolrQuery query = new SolrQuery(); List articles = new ArrayList(); try { query.setQuery("id:" + id) .setParam("fl", "id,title,score") .setParam("mlt", "true") .setParam("mlt.fl", "title") .setParam("mlt.mindf", "1") .setParam("mlt.mintf", "1") .setParam("mlt.count", String.valueOf(count)); QueryResponse response = solrServer.query(query); if (response == null) return articles; @SuppressWarnings("unchecked") SimpleOrderedMap mltResults = (SimpleOrderedMap) response.getResponse().get("moreLikeThis"); for (int i = 0; i < mltResults.size(); i++) { SolrDocumentList items = mltResults.getVal(i); for (SolrDocument doc : items) { String idStr = doc.getFieldValue("id").toString(); if (StringUtils.equals(idStr, id+"")) continue; // 排除本身 Article article = new Article(); article.setId(Integer.parseInt(idStr)); article.setTitle(doc.getFieldValue("title").toString()); articles.add(article); } }} catch (Exception e) { log.error("从solr获取相关新闻时遇到错误", e); } return articles; } }

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