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  • 2021-01-29 10:12:08

    运维工程师在日常工作中,一般可以通过日志管理系统,定时检查网络和安全各类相关系统的日志文件。然而一旦出现故障,我们会被要求检查海量的日志文件,进而定位事件发生经过。

    此时,首先通过关键词自动匹配日志,再检查匹配到的日志的方式可以减少一定工作量。

    批处理方式进行关键词分类文件

    在Windows操作系统上,批处理程序不需要安装任何脚本,不需要通过命令等调用,直接双击就可自动处理,非常方便。

    搜集关键字,并写入文本文件

    # 新建关键字.txt,并写入error和shutdown

    @echo off

    echo error >> 关键字.txt

    echo shutdown >>关键字.txt

    逐个文件对比,是否存在关键字,并列出

    for /f "tokens=1,1-2 delims= " %%i in (20190818.log) do (

    for /f "tokens=1,1-2 delimw= " %%j in (关键词.txt) do (

    if %%i == %%j echo(%%m %%j>>result.txt))

    )

    然而可以看出,批处理在字符串的操作上很不便利,导致匹配不精确,需要手动操作的情况时有发生,Python脚本可以有效解决这些问题。

    Python方式进行关键词匹配日志文件

    遍历日志文件

    # 返回日志文件列表

    def allPath(dirname):

    result = []#所有的文件

    for maindir, subdir, file_name_list in os.walk(dirname):

    print("1:",maindir) #当前主目录

    print("2:",subdir) #当前主目录下的所有目录

    print("3:",file_name_list) #当前主目录下的所有文件

    for filename in file_name_list:

    apath = os.path.join(maindir, filename)#合并成一个完整路径

    result.append(apath)

    return result

    读入关键词

    # 把关键词写入列表

    def wrKeywords(*keywords):

    keywordsList = []# 所有的关键词

    for str in keywords:

    li = str + '\n'

    keywordsList.append(li)

    return keywordsList

    按关键词分类日志

    def classLog(logName, keywordsList):

    fi = [] # 匹配到的文件列表

    for name in logName:

    with open(name, 'r', encoding='utf-8') as f:

    t = f.read() # 读取文件

    for key in keywordsList:

    if key in t:

    fi.append(name)

    continue

    return fi

    运行主程序

    if __name__ == '__main__': # 顶层功能的引用放在__name__后

    import os

    keywordsList = wrKeywords('error','shutdown')

    filenameList = allPath('\')

    fi = classLog(filenameList, keywordsList)

    print('匹配到的文件有:')

    for str in fi:

    print(str)

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  • 关键词匹配模式

    2021-03-13 00:13:30
    网民搜索时,系统会自动挑选对应关键词,将推广结果展现给网民,企业可以通过搜索匹配方式,来决定网民搜索词与关键词的对应关系。

    匹配模式的定义 又叫关键词匹配方式

    网民搜索时,系统会自动挑选对应关键词,将推广结果展现给网民,企业可以通过搜索匹配方式,来决定网民搜索词与关键词的对应关系。

     

    匹配模式的分类:

    精确匹配、短语匹配、智能匹配-核心词、智能匹配。

     

    精确匹配:广告主提交的关键词及关键词的同义变体,会与用户的搜索保持整体精确一致,来帮助广告主精确竞争目标流量。

    字面相同的情况下,搜索词中有空格也能精确匹配不带空格的关键词

     

    短语匹配:广告主提交的关键词或关键词的同义变体,会被包含在用户搜索词中,或是在意思一致的前提下,于搜索词的前中后插入或变换顺序,如系统识别出关键词的类目能包含搜索词,也能获得展现机会。

     

    智能匹配-核心词:系统将会自动圈定该关键词中的核心词语。您也可手动圈定核心词,需在新建关键词时,在所需圈定的核心词两侧添加大括号后直接添加,

     

    智能匹配:使用智能匹配模式,当广告主提交关键词,会被系统智能理解并匹配出搜索意图相关的用户搜索词,帮助广告主触达大量的潜在客户。

     

    否定关键词

    分为短语否定关键词和精确否定关键词两种,

    匹配模式的定义 又叫关键词匹配方式

    网民搜索时,系统会自动挑选对应关键词,将推广结果展现给网民,企业可以通过搜索匹配方式,来决定网民搜索词与关键词的对应关系。

     

    匹配模式的分类:

    精确匹配、短语匹配、智能匹配-核心词、智能匹配。

     

    精确匹配

    广告主提交的关键词及关键词的同义变体,会与用户的搜索保持整体精确一致,来帮助广告主精确竞争目标流量。

    字面相同的情况下,搜索词中有空格也能精确匹配不带空格的关键词

    以关键词“英语培训”为例,在精确匹配下:
    1.能触发推广结果的搜索词:英语培训、培训英语、英文培训。
    2.不能触发推广结果的搜索词包括:包含关键词的搜索词:例如暑期英语培训、北京英语培训。网民的搜索习惯千差万别,在表达对同一种产品/业务的需求时,他们可能使用的搜索词是多种多样的。2020年升级的精确匹配,广告主不再需要一一罗列网民可能使用的搜索词,作为关键词提交到系统中来,从而避免因为罗列不完全,而大大降低获取潜在客户的机会

    当您设置的关键词中,包含地域词时,位于该地域(按IP地址来判断)的网民搜索除去地域词以外的部分,也可能展现您的推广结果。例如您设置了关键词“上海光伏电缆”(精确匹配),位于上海的网民在搜索“光伏电缆”时也可能会看到您的推广结果,位于上海以外的其他地区网民搜索“光伏电缆”则不会展现您的推广结果。

     

    短语匹配

    广告主提交的关键词或关键词的同义变体,会被包含在用户搜索词中,或是在意思一致的前提下,于搜索词的前中后插入或变换顺序,如系统识别出关键词的类目能包含搜索词,也能获得展现机会。

     

    智能匹配-核心词:

    系统将会自动圈定该关键词中的核心词语。您也可手动圈定核心词,需在新建关键词时,在所需圈定的核心词两侧添加大括号后直接添加,

     

    智能匹配:

    使用智能匹配模式,当广告主提交关键词,会被系统智能理解并匹配出搜索意图相关的用户搜索词,帮助广告主触达大量的潜在客户。

     

    否定关键词

    分为短语否定关键词和精确否定关键词两种,

    星级客户否定关键词数、精确否定关键词IP屏蔽数
    未生效客户200个200个200个
    一星权益客户200个400个300个
    二星权益客户400个700个300个
    三星权益客户500个900个300个


    1.目前搜索推广系统提供否词量包含200个短语否和200个精确否。相对对大账户而言,这个数值可能是不够的。所以否定关键词的设置,很重要的一点就是合并同类 项的能力,而不是看到不相关的关键词精确否定掉了事,还得有预见性。以合适的方式否定掉将来可能出现的其他不相关搜索词。预见性很重要,筛选出来无效关键词后,要进行分析。每个无效关键词背后可能是一类无效人群。一定要分析无效词产生的原因,可以借助关键词工具去拓展相关无效词,要有关键词敏感度。

    2.优先考虑短语否定,再考虑精确否定。这个顺序很重要。能短语否定的尽量短语,因为精确只能否定一个词。当然,有些词只能精确否定(点击高的单名词),关键词匹配方式也很重要而且两者需要相互配合。

    3.否定关键词列表也需要不断去补充、完善、合并及优化的,定期查看搜索词报告,即时监控无效流量,除了每天的查看之外,还可以按周、按月、甚至按业务周期查看。这样对某个时间段的无效关键词流量有一个全局的观念。

    4.作为SEMer平时整理一份自身行业常用的否定词,在新建计划的同时就可以直接添加进去。例如招聘的“聘”、“招工”、“案例”、“模板”、“素材”、“图片”、“视频”等等这些对于多数行业都是通用的否定词。

    冷门否定关键词:指的是那些至少90天内没被网民搜索过的否定关键词,这些否定关键词虽然存在于账户中,但实际上近期并没有网民搜索过,所以没必要再将其设置为否定关键词,占用否词额度。

     

    否定关键词的使用技巧

    注意:

    选择否定词的步骤

    优先考虑单字否定词,随后考虑多字否定词

    否定词优先级

     

    关键词匹配模式整体策略

    避免账户结构混乱:假设账户由100个词组成,其中20个词为核心关键词,80词为普通长尾词。

     

    避免搜索词匹配混乱

    核心词计划做短语匹配时,会出现以高价关键词匹配低价搜索词的现象

    避免搜索词匹配混乱

       
        
        
        
        


    1.目前搜索推广系统提供否词量包含200个短语否和200个精确否。相对对大账户而言,这个数值可能是不够的。所以否定关键词的设置,很重要的一点就是合并同类 项的能力,而不是看到不相关的关键词精确否定掉了事,还得有预见性。以合适的方式否定掉将来可能出现的其他不相关搜索词。预见性很重要,筛选出来无效关键词后,要进行分析。每个无效关键词背后可能是一类无效人群。一定要分析无效词产生的原因,可以借助关键词工具去拓展相关无效词,要有关键词敏感度。

    2.优先考虑短语否定,再考虑精确否定。这个顺序很重要。能短语否定的尽量短语,因为精确只能否定一个词。当然,有些词只能精确否定(点击高的单名词),关键词匹配方式也很重要而且两者需要相互配合。

    3.否定关键词列表也需要不断去补充、完善、合并及优化的,定期查看搜索词报告,即时监控无效流量,除了每天的查看之外,还可以按周、按月、甚至按业务周期查看。这样对某个时间段的无效关键词流量有一个全局的观念。

    4.作为SEMer平时整理一份自身行业常用的否定词,在新建计划的同时就可以直接添加进去。例如招聘的“聘”、“招工”、“案例”、“模板”、“素材”、“图片”、“视频”等等这些对于多数行业都是通用的否定词。

    冷门否定关键词:指的是那些至少90天内没被网民搜索过的否定关键词,这些否定关键词虽然存在于账户中,但实际上近期并没有网民搜索过,所以没必要再将其设置为否定关键词,占用否词额度。

     

    否定关键词的使用技巧

    注意:

    选择否定词的步骤

    优先考虑单字否定词,随后考虑多字否定词

    否定词优先级

     

    关键词匹配模式整体策略

    避免账户结构混乱:假设账户由100个词组成,其中20个词为核心关键词,80词为普通长尾词。

     

    避免搜索词匹配混乱

    核心词计划做短语匹配时,会出现以高价关键词匹配低价搜索词的现象

    避免搜索词匹配混乱

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    千次阅读 2021-02-25 19:34:39
    针对微博的短篇博文,编写的简单分词和匹配算法。相对于一篇文档的复杂分词算法,能够在效率和可用性上得到较好的平衡。package com.sina.tblog.sentiment;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;...

    针对微博的短篇博文,编写的简单分词和匹配算法。相对于一篇文档的复杂分词算法,能够在效率和可用性上得到较好的平衡。

    package com.sina.tblog.sentiment;

    import java.io.BufferedReader;

    import java.io.File;

    import java.io.FileOutputStream;

    import java.io.FileReader;

    import java.io.IOException;

    import java.io.OutputStreamWriter;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.HashSet;

    import java.util.List;

    import java.util.regex.Pattern;

    import com.sina.tblog.sentiment.constant.Constant;

    public class KeyWordFilter {

    public static HashSet KeyWordsList = null;

    public static HashSet letterKeyWordsList = null;

    /**

    * 初始化或重新导入关键词列表

    * @throws IOException

    */

    static{

    try {

    initKeyWords(Constant.KeyWordsFiles);

    } catch (IOException e) {

    // TODO Auto-generated catch block

    e.printStackTrace();

    }

    }

    public static int deleteNewWord(String word){

    if(word.length()>10||word.length()<2)

    return -1;

    if(!KeyWordsList.contains(word))

    return 0;

    KeyWordsList.remove(word);

    if(Pattern.compile("(?i)[a-z][A-Z]").matcher(word).find())

    letterKeyWordsList.remove(word.toUpperCase());

    FileOutputStream stream;

    OutputStreamWriter writer;

    try {

    stream = new FileOutputStream(Constant.newWordsFile,true);

    writer = new OutputStreamWriter(stream);

    writer.write("\n"+word);

    writer.close();

    } catch (IOException e) {

    // TODO Auto-generated catch block

    e.printStackTrace();

    return -1;

    }

    return 1;

    }

    public static int addWord(String word){

    if(word.length()>10)

    return -1;

    if(KeyWordsList.contains(word))

    return 0;

    KeyWordsList.add(word);

    if(Pattern.compile("(?i)[a-z][A-Z]").matcher(word).find())

    letterKeyWordsList.add(word.toUpperCase());

    FileOutputStream stream;

    OutputStreamWriter writer;

    try {

    stream = new FileOutputStream(Constant.newWordsFile,true);

    writer = new OutputStreamWriter(stream);

    writer.write("\n"+word);

    writer.close();

    } catch (IOException e) {

    // TODO Auto-generated catch block

    e.printStackTrace();

    return -1;

    }

    return 1;

    }

    private static void initKeyWords(String Files[]) throws IOException {

    if(KeyWordsList!=null)

    KeyWordsList.clear();

    else

    KeyWordsList = new HashSet();

    if(letterKeyWordsList!=null)

    letterKeyWordsList.clear();

    else

    letterKeyWordsList = new HashSet();

    for(int i=0;i

    File file = new File(Files[i]);

    BufferedReader reader = null;

    reader = new BufferedReader(new FileReader(file));

    String tmp = reader.readLine();

    while(tmp!=null){

    KeyWordsList.add(tmp);

    if(Pattern.compile("(?i)[a-z][A-Z]").matcher(tmp).find())

    letterKeyWordsList.add(tmp.toUpperCase());

    tmp = reader.readLine();

    }

    reader.close();

    }

    }

    private static boolean findWord(String str,boolean ignoreCase){

    if(ignoreCase == false)

    return KeyWordsList.contains(str);

    else{

    boolean match = KeyWordsList.contains(str);

    if(match == false){

    match = letterKeyWordsList.contains(str.toUpperCase());

    }

    return match;

    }

    }

    public static List segmentStrQuickMatch( String str_line,boolean ignoreCase)

    {

    String term = "";

    boolean term_tag = false;

    int str_size=0,left=0,len=0;

    List list = new ArrayList();

    str_size = str_line.length();

    while(left

    {

    len = Constant.max_len;

    while( len>=Constant.min_len )//gkm:每一词

    {

    term="";

    int right = left+len;

    int x = 0;

    if(right>str_size){

    x = right-str_size;

    right = str_size;

    }

    term=str_line.substring(left,right);

    term_tag=findWord(term,ignoreCase);

    if(term_tag==true)

    break;

    if(x>0)

    len-=x+1;

    else

    len-=1;

    }

    if(term_tag==false)//gkm:词典中没有term,后移一个字符(以一个字符的速度后移,使得可以分出中英混合的词,没有判断无效字符,有待改进!!! )

    {

    left+=1;

    }

    else//gkm:词典中有term,后移len个字符,term加入到terms_vct[term_tag]

    {

    left+=len;

    list.add(term);

    }

    }//while(left

    return list;

    }

    public static List segmentStrFullMatch( String str_line,boolean ignoreCase)

    {

    String term = "";

    boolean term_tag = false;

    int str_size=0,left=0,len=0;

    List list = new ArrayList();

    str_size = str_line.length();

    while(left

    {

    len = Constant.max_len;

    while( len>=Constant.min_len )//gkm:每一词

    {

    term="";

    int right = left+len;

    int x = 0;

    if(right>str_size){

    x = right-str_size;

    right = str_size;

    }

    term=str_line.substring(left,right);

    term_tag=findWord(term,ignoreCase);

    if(term_tag==true)

    list.add(term);

    if(x>0)

    len-=x+1;

    else

    len-=1;

    }

    left+=1;

    }//while(left

    return list;

    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {

    System.out.println(segmentStrFullMatch("中华人民共和国",true));

    }

    }

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    2012-12-18 15:17

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  • 文章目录一、引言二、何为关键词匹配三、何为Trie树四、为什么不直接使用HashMap五、Trie树的代码实现1、Trie的初始化2、Trie添加字符串3、Trie查询字符串出现的频率4、Trie删除字符串六、总结 一、引言 上周在公司...

    你好,我是小黄,一名独角兽企业的Java开发工程师。
    感谢茫茫人海中我们能够相遇,
    俗话说:当你的才华和能力,不足以支撑你的梦想的时候,请静下心来学习,
    希望优秀的你可以和我一起学习,一起努力,实现属于自己的梦想。

    在这里插入图片描述

    一、引言

    上周在公司的周会上,谈到这样一件事,对于风控行业来说,关键词匹配是一个比较重要的业务之一,而关键字匹配的效率,也是众多风控者关注的重要指标。

    如何使用一种既方便又快捷的方案进行关键字的匹配呢,风控常见做法是 Trie树 ,今天我们就来看一下关键词匹配界的霸主——Trie树(前缀树)

    二、何为关键词匹配

    对于风控来说,每天处理的风控信息杂七杂八,其中比较重要的一个业务方向——关键字匹配

    在这里插入图片描述

    简单来说,如果用户输入傻逼、卧槽、我要炸学校…等一系列的违规词语,我们需要去我们的关键词表中进行匹配,最终返回结果:这是一个违规词语

    这样看起来可能不够人性化,我们可以对其关键词表进行 打标签 的操作,将我们关键词表,打上涉政、涉黄、涉恐等一系列的标签。

    这样,我们的整套流程看起来已经非常人性化了

    三、何为Trie树

    字典树,顾名思义,是关于“字典”的一棵树。即:它是对于字典的一种存储方式(所以是一种数据结构而不是算法)。这个词典中的每个“单词”就是从根节点出发一直到某一个目标节点的路径,路径中每条边的字母连起来就是一个单词。
    在这里插入图片描述

    • (标橙色的节点是“目标节点“,即根节点到这个目标节点的路径上的所有字母构成了一个单词。)

    从这张图我们可以看出,字典树就是一棵树,只不过,这棵树的每条边上都有一个字母,然后这棵树的一些节点被指定成了标记节点(目标节点)而已。

    这就是字典树的概念。结合上面说的概念,上图所示的字典树包括的单词分别为:aabcbacbbcca

    Trie树功能如下:

    • 维护字符串集合(即字典)
    • 向字符串集合中插入字符串(即建树)
    • 查询字符串集合中是否有某个字符串(即查询)
    • 统计字符串在集合中出现的个数(即统计)
    • 将字符串集合按字典序排序(即字典序排序)
    • 求集合内两个字符串的LCP(Longest CommonPrefix,最长公共前缀)(即求最长公共前缀)

    四、为什么不直接使用HashMap

    首先,我们要明确我们的目的,为了业务去追寻相应的技术,才是最佳实现方式

    我们要明确一点,对于 HashMap 来说,查询效率为 O(1) 的前提是:忽略单样本的大小

    对于这一点,我们来看下面代码:

    String类

    	// 计算字符串的hashCode
    	public int hashCode() {
            int h = hash;
            if (h == 0 && value.length > 0) {
                char val[] = value;
    
                for (int i = 0; i < value.length; i++) {
                    h = 31 * h + val[i];
                }
                hash = h;
            }
            return h;
        }
    

    HashMap类

    	public boolean containsKey(Object key) {
            return getNode(hash(key), key) != null;
        }
        
        static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    

    我们可以看到 当我们往HashMap存放一个字符串时,他会遍历整个字符串获取其 hashCode

    这样的话,如果我们不忽略样本大小的话,那么我们的时间复杂度其实是:O(K)K为字符串的大小

    如果我们当前查询该字符串出现的频率,我们从技术上使用 HashMapTrie树 区别是不大的,但是在我们的业务落地时,对于关键词那么大的数据,你使用 HashMap 占据的空间岂不是造成浪费

    如果我想要查询以 “abc” 为前缀出现的字符串,我们的 HashMap 是不支持的,而 trie树 就很好的支持了这一点

    总体而言,对于关键词的匹配,为了避免空间的浪费和业务的多元化,使用 trie树 的效率远大于 HashMap

    五、Trie树的代码实现

    在这里插入图片描述

    1、Trie的初始化

    我们本文的 Trie树 代码假设所有出现的字符串均为小写字母

    • pass:通过该点的字符串数量
    • end:结束该点的字符串数量
    • tries:子树
    class Trie {
        int pass;
        int end;
        Trie[] tries;
    
        public Trie() {
            pass = 0;
            end = 0;
            tries = new Trie[26];
        }
    }
    

    2、Trie添加字符串

    	public void insert(String word) {
            if (word == null) {
                return;
            }
            char[] str = word.toCharArray();
            Trie trie = this;
            int path = 0;
            for (int i = 0; i < str.length; i++) {
                path = str[i] - 'a';
                // 看一下子树是不是已经存在,如果不存在,则进行创建
                if (trie.tries[path] == null) {
                    trie.tries[path] = new Trie();
                }
                trie.pass++;
                trie = trie.tries[path];
            }
            trie.end++;
        }
    

    3、Trie查询字符串出现的频率

    		/**
             * 该字符串出现了几次
             *
             * @param word
             * @return
             */
            public int search(String word) {
                if (word == null) {
                    return 0;
                }
                char[] str = word.toCharArray();
                Node node = root;
                int path = 0;
                for (int i = 0; i < str.length; i++) {
                    path = str[i] - 'a';
                    if (node.nodes[path] == null) {
                        return 0;
                    }
                    node = node.nodes[path];
                }
                return node.end;
            }
    

    4、Trie删除字符串

    • Java选手直接置为 null ,GC即可回收,C++选手要手动回收
    	public void delete(String word) {
                if (search(word) == 0) {
                    return;
                }
                char[] str = word.toCharArray();
                Node node = root;
                int path = 0;
                for (int i = 0; i < str.length; i++) {
                    path = str[i] - 'a';
                    if (--node.nodes[path].pass == 0) {
                        // Java垃圾回收直接回收掉
                        node.nodes[path] = null;
                        return;
                    }
                    node = node.nodes[path];
                }
                node.end--;
            }
    

    六、总结

    关于 Trie树 的介绍到这就已经结束了,大家可以思考下 HashMapTrie树 的差距,想一下哪个才是最优解,毕竟博主也有可能写错了呢(题主必不可能写错,逃)

    同时,对于 Trie树 的代码也需要多写几遍,博主写这篇博客的时候,又忘记了怎么写(逃

    对源代码有兴趣的小伙伴,可以关注 爱敲代码的小黄 公众号,回复:算法源码 即可获得算法源码

    本期的内容就到这里,下期 一定一定一定 会讲述 最小生成树(Prim、Kruskal) 算法。

    我是一名独角兽企业的Java开发工程师,希望可以点个关注呀,有问题可以留言或者私信加我微信:hls1793929520,我们下期再见!

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    展开全文
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空空如也

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