หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

การติดตั้ง | ภาพรวม | โทเค็นไลซ์ | การกั้นขวาง | หยุดคำ | ดัชนีการค้นหา | กลยุทธ์ดัชนี

Js Search: ไลบรารีการค้นหาฝั่งไคลเอ็นต์

Js Search ช่วยให้สามารถค้นหาอ็อบเจ็กต์ JavaScript และ JSON ฝั่งไคลเอ็นต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รองรับ ES5 และไม่ต้องใช้ jQuery หรือไลบรารีบุคคลที่สามอื่นๆ

Js Search เริ่มต้นจากการนำ Lunr JS ไปใช้เพียงเล็กน้อย โดยนำเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพรันไทม์และขนาดไฟล์ที่เล็กลง นับตั้งแต่นั้นมาก็ได้ขยายออกไปเพื่อรวมชุดฟีเจอร์ที่หลากหลายซึ่งรองรับการกั้นคำหยุด คำหยุด และการจัดอันดับ TF-IDF

นี่คือเกณฑ์มาตรฐาน JS Perf บางส่วนที่เปรียบเทียบไลบรารีการค้นหาทั้งสอง (ขอบคุณ Olivernn ที่ปรับแต่งด้าน Lunr เพื่อการเปรียบเทียบที่ดีขึ้น!)

  • การสร้างดัชนีการค้นหาเริ่มต้น
  • กำลังดำเนินการค้นหา

หากคุณกำลังมองหายูทิลิตีการค้นหา JS ที่ปรับให้เหมาะสมกับผู้ปฏิบัติงานบนเว็บที่ง่ายกว่า ลองดูที่ js-worker-search

ถ้าคุณชอบโครงการนี้ ? มาเป็นสปอนเซอร์หรือ ☕ ซื้อกาแฟให้ฉันหน่อย

การติดตั้ง

คุณสามารถติดตั้งโดยใช้ Bower หรือ NPM ดังนี้: 

npm install js-search
bower install js-search

ภาพรวม

ในระดับสูง คุณสามารถกำหนดค่า Js Search ได้โดยบอกว่าควรสร้างดัชนีฟิลด์ใดสำหรับการค้นหา จากนั้นเพิ่มอ็อบเจ็กต์ที่จะค้นหา

ตัวอย่างเช่น การใช้งาน JS Search อย่างง่ายจะเป็นดังนี้: 

 import * as JsSearch from 'js-search' ;

var theGreatGatsby = {
  isbn : '9781597226769' ,
  title : 'The Great Gatsby' ,
  author : {
    name : 'F. Scott Fitzgerald'
  } ,
  tags : [ 'book' , 'inspirational' ]
} ;
var theDaVinciCode = {
  isbn : '0307474275' ,
  title : 'The DaVinci Code' ,
  author : {
    name : 'Dan Brown'
  } ,
  tags : [ 'book' , 'mystery' ]
} ;
var angelsAndDemons = {
  isbn : '074349346X' ,
  title : 'Angels & Demons' ,
  author : {
    name : 'Dan Brown' ,
  } ,
  tags : [ 'book' , 'mystery' ]
} ;

var search = new JsSearch . Search ( 'isbn' ) ;
search . addIndex ( 'title' ) ;
search . addIndex ( [ 'author' , 'name' ] ) ;
search . addIndex ( 'tags' )

search . addDocuments ( [ theGreatGatsby , theDaVinciCode , angelsAndDemons ] ) ;

search . search ( 'The' ) ;    // [theGreatGatsby, theDaVinciCode]
search . search ( 'scott' ) ;  // [theGreatGatsby]
search . search ( 'dan' ) ;    // [angelsAndDemons, theDaVinciCode]
search . search ( 'mystery' ) // [angelsAndDemons, theDaVinciCode]

โทเค็น

Tokenization คือกระบวนการแบ่งข้อความ (เช่น ประโยค) ออกเป็นโทเค็นขนาดเล็กที่สามารถค้นหาได้ (เช่น คำหรือส่วนของคำ) Js Search มี tokenizer พื้นฐานที่ควรทำงานได้ดีสำหรับภาษาอังกฤษ แต่คุณสามารถจัดเตรียม tokenizer ของคุณเองได้: 

 search . tokenizer = {
  tokenize ( text /* string */ ) {
    // Convert text to an Array of strings and return the Array
  }
} ;

การกั้นขวาง

การกั้นคำเป็นกระบวนการลดโทเค็นการค้นหาลงจนถึงราก (หรือ "ต้นกำเนิด") เพื่อให้การค้นหาคำในรูปแบบต่างๆ ยังคงให้ผลลัพธ์อยู่ ตัวอย่างเช่น "ค้นหา" "ค้นหา" และ "ค้นหา" ทั้งหมดสามารถลดลงเป็น "ค้นหา" ได้

Js Search ไม่ได้ใช้ไลบรารี่กั้นของตัวเอง แต่รองรับการกั้นผ่านการใช้ไลบรารีของบุคคลที่สาม

หากต้องการเปิดใช้งานการกั้น ให้ใช้ StemmingTokenizer ดังนี้: 

 var stemmer = require ( 'porter-stemmer' ) . stemmer ;

search . tokenizer =
	new JsSearch . StemmingTokenizer (
        stemmer , // Function should accept a string param and return a string
	    new JsSearch . SimpleTokenizer ( ) ) ;

หยุดคำพูด

คำหยุดเป็นเรื่องธรรมดามาก (เช่น a, an, และ, the, of) และมักไม่มีความหมายทางความหมาย ตามค่าเริ่มต้น Js Search จะไม่กรองคำเหล่านี้ แต่สามารถเปิดใช้งานการกรองได้โดยใช้ StopWordsTokenizer ดังนี้: 

 search . tokenizer =
	new JsSearch . StopWordsTokenizer (
    	new JsSearch . SimpleTokenizer ( ) ) ;

ตามค่าเริ่มต้น Js Search จะใช้เวอร์ชันแก้ไขเล็กน้อยของคำหยุดประวัติ Google ที่แสดงอยู่ใน www.ranks.nl/stopwords คุณสามารถแก้ไขรายการคำหยุดนี้ได้โดยการเพิ่มหรือลบค่าออกจากออบเจ็กต์ JsSearch.StopWordsMap ดังนี้: 

 JsSearch . StopWordsMap . the = false ; // Do not treat "the" as a stop word
JsSearch . StopWordsMap . bob = true ;  // Treat "bob" as a stop word

โปรดทราบว่าคำหยุดเป็นตัวพิมพ์เล็ก ดังนั้นการใช้เจลทำความสะอาดแบบคำนึงถึงตัวพิมพ์เล็กและตัวพิมพ์ใหญ่อาจป้องกันไม่ให้คำหยุดบางคำถูกลบออก

การกำหนดค่าดัชนีการค้นหา

มีดัชนีการค้นหาสองรายการที่มาพร้อมกับ js-search

ความถี่ของภาคเรียน–ความถี่ของเอกสารผกผัน (หรือ TF-IDF) เป็นสถิติเชิงตัวเลขที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสะท้อนถึงความสำคัญของคำ (หรือคำต่างๆ) ต่อเอกสารภายในคลังข้อมูล ค่า TF-IDF จะเพิ่มขึ้นตามสัดส่วนกับจำนวนครั้งที่คำปรากฏในเอกสาร แต่จะถูกชดเชยด้วยความถี่ของคำในคลังข้อมูล ซึ่งจะช่วยปรับความจริงที่ว่าคำบางคำ (เช่น และ หรือ the) ปรากฏบ่อยกว่าคำอื่นๆ

ตามค่าเริ่มต้น Js Search รองรับการจัดอันดับ TF-IDF แต่สามารถปิดใช้งานได้ด้วยเหตุผลด้านประสิทธิภาพหากไม่จำเป็น คุณสามารถระบุการใช้งาน ISearchIndex ทางเลือกเพื่อปิดการใช้งาน TF-IDF ได้ดังนี้: 

 // default
search . searchIndex = new JsSearch . TfIdfSearchIndex ( ) ;

// Search index capable of returning results matching a set of tokens
// but without any meaningful rank or order.
search . searchIndex = new JsSearch . UnorderedSearchIndex ( ) ;

การกำหนดค่ากลยุทธ์ดัชนี

มีสามกลยุทธ์ดัชนีที่มาพร้อมกับ js-search

ดัชนี PrefixIndexStrategy สำหรับการค้นหาคำนำหน้า (เช่น คำว่า "cat" ได้รับการจัดทำดัชนีเป็น "c", "ca" และ "cat" ทำให้สามารถค้นหาคำนำหน้าได้)

ดัชนี AllSubstringsIndexStrategy สำหรับสตริงย่อยทั้งหมด กล่าวอีกนัยหนึ่ง "c", "ca", "cat", "a", "at" และ "t" ทั้งหมดตรงกับ "cat"

ExactWordIndexStrategy จัดทำดัชนีสำหรับการจับคู่คำที่ตรงกันทุกประการ ตัวอย่างเช่น "bob" จะจับคู่กับ "bob jones" (แต่ "bo" จะไม่จับคู่)

ตามค่าเริ่มต้น Js Search รองรับการจัดทำดัชนีคำนำหน้า แต่สามารถกำหนดค่าได้ คุณสามารถระบุการใช้งาน IIndexStrategy ทางเลือกเพื่อปิดใช้งานการสร้างดัชนีคำนำหน้า เช่น: 

 // default
search . indexStrategy = new JsSearch . PrefixIndexStrategy ( ) ;

// this index strategy is built for all substrings matches.
search . indexStrategy = new JsSearch . AllSubstringsIndexStrategy ( ) ;

// this index strategy is built for exact word matches.
search . indexStrategy = new JsSearch . ExactWordIndexStrategy ( ) ;
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด