我必须实现一个容错的搜索功能。
目前，我有以下情况:

模型:

class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Illustration(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    tags = models.ManyToManyField(Tag)

查询:

queryset.annotate(similarity=TrigramSimilarity('name', fulltext) + TrigramSimilarity('tags__name', fulltext))

示例数据:

插图:

ID |  Name  |        Tags       |
---|--------|-------------------|
 1 | "Dog"  | "Animal", "Brown" |
 2 | "Cat"  | "Animals"         |

插图有标签:

ID_Illustration | ID_Tag |
----------------|--------|
       1        |    1   |
       1        |    2   |
       2        |    3   |

标签:

ID_Tag |   Name   |
-------|----------|
   1   |  Animal  |
   2   |  Brown   |
   3   |  Animals |

当我使用"Animal" 运行查询时，"Dog" 的相似度应该高于"Cat"，因为这是一个完美的匹配。
不幸的是，这两个标签以某种方式被考虑在一起。
目前，它看起来像是将标签连接成一个字符串，然后检查相似性:

TrigramSimilarity("Animal Brown", "Animal") => X

但我想以一种在Illustration 实例名称及其标签之间获得最高相似度的方式对其进行调整:

Max([
    TrigramSimilarity('Name', "Animal"), 
    TrigramSimilarity("Tag_1", "Animal"), 
    TrigramSimilarity("Tag_2", "Animal"),
]) => X

Edit1:我正在尝试查询所有插图，其中标题或其中一个标签的相似度大于 X。

Edit2:附加示例:

fulltext = 'Animal'

TrigramSimilarity('Animal Brown', fulltext) => x TrigramSimilarity('Animals', fulltext) => y

Where x < y

But what I want is actually

TrigramSimilarity(Max(['Animal', 'Brown]), fulltext) => x (Similarity to Animal) TrigramSimilarity('Animals', fulltext) => y

Where x > y

最佳答案

你不能分解 tags__name (至少我不知道办法)。
根据您的示例，我可以假设 2 种可能的解决方案(第一种解决方案并非严格使用 Django):

1. 不是所有的东西都需要严格通过Django
   我们拥有 Python 的强大功能，所以让我们使用它们吧:

   让我们先编写查询:

   from difflib import SequenceMatcher
   
   from django.db.models import Q
   
   def create_query(fulltext):
       illustration_names = Illustration.objects.values_list('name', flat=True)
       tag_names = Tag.objects.values_list('name', flat=True)
       query = []
   
       for name in illustration_names:
           score = SequenceMatcher(None, name, fulltext).ratio()
           if score == 1:
               # Perfect Match for name
               return [Q(name=name)]
   
            if score >= THRESHOLD:
               query.append(Q(name=name))
   
       for name in tag_names:
           score = SequenceMatcher(None, name, fulltext).ratio()
           if score == 1:
               # Perfect Match for name
               return [Q(tags__name=name)]
   
            if score >= THRESHOLD:
               query.append(Q(tags__name=name))
   
       return query
   

   然后创建您的查询集:

   from functools import reduce # Needed only in python 3
   from operator import or_
   
   queryset = Illustration.objects.filter(reduce(or_, create_query(fulltext)))
   

   解码以上内容:

   我们正在检查每个 Illustration和 Tag反对我们的名字fulltext我们正在用相似度通过 THRESHOLD 的每个名称编写一个查询.

   • SequenceMatcher 方法比较序列并返回比率 0 < ratio < 1其中 0 表示不匹配，1 表示完美匹配。检查此答案以获取另一个用法示例:Find the similarity percent between two strings (注意:还有其他字符串比较模块，找一个适合你的)
   • Q() Django 对象，允许创建复杂的查询(有关链接文档的更多信息)。
   • 与 operator 和 reduce 我们转换 Q() 的列表OR 分隔查询参数的对象:
     Q(name=name_1) | Q(name=name_2) | ... | Q(tag_name=tag_name_1) | ...
     
     

   注意: 您需要定义一个可接受的 THRESHOLD .
   正如您可以想象的那样，这会有点慢，但是当您需要进行“模糊”搜索时，这是可以预料的。

1. (Django 之道:)
   使用具有高相似度阈值的查询并按此相似率对查询集进行排序:

   queryset.annotate(
       similarity=Greatest(
           TrigramSimilarity('name', fulltext), 
           TrigramSimilarity('tags__name', fulltext)
       )).filter(similarity__gte=threshold).order_by('-similarity')
   

   解码以上内容:

   • Greatest() 接受表达式或模型字段的聚合(不要与 Django 方法 aggregate 混淆)并返回最大项。
   • TrigramSimilarity(word, search)返回 0 到 1 之间的比率。比率越接近 1，word 越相似是search .
   • .filter(similarity__gte=threshold) , 将过滤低于 threshold 的相似度.
   • 0 < threshold < 1 .您可以将阈值设置为 0.6这是相当高的(考虑默认值是 0.3 )。 您可以利用它来调整您的表现。
   • 最后，按 similarity 对查询集进行排序降序排列。
     

关于python - 来自 ManyToManyField 的 Django 最大相似度(TrigramSimilarity)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48603190/