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ansjsun
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2B高亮.单位要用凑合用吧..自己趁着老婆洗狗的时候写的

 
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没有用任何算法.没有用任何设计.没有任何参考价值. 
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;

/**
 * 
 * @项目名称：Test
 * @类名称：Highlighter
 * @类描述： 关于查询语句的高亮显示
 * @创建人：Ansj
 * @创建时间：2011-8-29 下午07:59:57
 * @修改备注：
 * @version
 * 
 */
public class Highlighter {
	public static void main(String[] args) {
		String content = "挖掘频繁项集的方法可以扩展到挖掘闭频繁项集（由它们容易导出频繁项集的集合）。这些方法结合了附加的优化技术，如项合并、子项剪枝和项跳过，以及模式树中产生的项集的有效子集检查。挖掘频繁项集和关联已经用不同的方法扩展，包括挖掘多层关联规则和多维关联规则。多层关联规则可以根据每个抽象层的最小支持度阈值如何定义，使用多种策略挖掘。如一致的支持度、递减的支持度和基于分组的支持度。冗余的多层（后代）关联规则可以删除，如果根据其对应的祖先规则，他们的支持度和置信度接近于期望值的话。挖掘多维关联规则的技术可以根据对量化属性的处理分为若干类。第一，量化属性可以根据预定义的概念分层静态离散化。数据立方体非常适合这种方法，因为数据立方体和量化属性都可以利用概念分层。第二，可以挖掘量化关联规则，其中量化属性根据分箱和/或聚类动态离散化，“邻近的”关联规则可以用聚类合并，产生更简洁、更有意义的规则。基于约束的规则挖掘允许用户通过提供元规则（即模式模板）和其他挖掘约束对规则搜索聚焦。这种挖掘推动了说明性数据挖掘查询语言和用户界面的使用，并对挖掘查询优化提出了巨大挑战。规则约束可以分为五类：反单调的、单调的、简洁的、可转变的和不可转变的。前四类约束可以在频繁项集挖掘中使用，使挖掘更有功效，更有效率。没有进一步分析或领域知识，关联规则不应该直接用于预测。它们不必指示因果关系。然而，对于进一步探查，它们是有帮助的切入点，使得它们成为理解数据的流行工具。流数据不断地在计算机系统中流进流出并且具有变化的更新速度，涉及数据流的应用非常广泛。大纲提供数据流的汇总，通常用来返回查询的近似解答。随机抽样、滑动窗口、直方图、多分辨率方法、梗概以及随机算法都是大纲的形式。倾斜时间框架模型允许数据以多个时间粒度存储，最近的时间记录在最细的粒度上，最远的时间记录在最粗的粒度上。流立方体可以存储压缩的数据，对时间维度使用倾斜时间框架模型，并且仅在一些关键的层上存储数据，关键层反映了分析人员最感兴趣的数据层，从而基于到关键层的“常用路径”进行部分物化。";
		String query = "数据挖掘";
		long start = System.currentTimeMillis() ;
			for (int i = 0; i < 1000; i++) {
				String str = new Highlighter(query).getBestFragment(content);
			}
		System.out.println(System.currentTimeMillis()-start);
	}
	
	private static String BEGIN = "<font color=\"red\">" ;
	private static String END = "</font>" ;
	private static int size = 250 ;

	private Set<Character> set = new HashSet<Character>() ;
	public Highlighter(String query){
		char[] chars = null ;
		chars = query.toCharArray() ;
		for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
			set.add(chars[i]) ;
		}
	}
	
	public String getBestFragment(String content) {
		String[] strs = content.replace(".", "。").split("。");
		char[] chars = null ;
		
		TreeSet<Sentence> ts = new TreeSet<Sentence>() ;
		Sentence sentence = null ;
		int score = 0  ;
		StringBuilder sb = null ;
		for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
			sentence = new Sentence() ;
			sb = new StringBuilder() ;
			sentence.setIndex(i) ;
			sentence.setText(strs[i]) ;
			chars = strs[i].toCharArray() ;
			sentence.setValue(sb.toString()) ;
			for (int j = 0; j < chars.length; j++) {
				if(set.contains(chars[j])){
					score++ ;
					sb.append(BEGIN) ;
					sb.append(chars[j]) ;
					sb.append(END) ;
				}else{
					sb.append(chars[j]) ;
				}
			}
			sentence.setValue(sb.toString()) ;
			sentence.setScore(score) ;
			ts.add(sentence) ;
			score = 0  ;
			sb = new StringBuilder() ;
		}
		
		Iterator<Sentence> it = ts.iterator() ;
		int thisSize = 0 ;
		
		List<Sentence> all = new ArrayList<Sentence>() ;
		while(it.hasNext()){
			sentence = it.next() ;
			thisSize += sentence.getText().length() ;
			all.add(sentence) ;
			if(thisSize>=size){
				break ;
			}
		}
		
		Object[] sentences = all.toArray() ;
		Object obj = null ;
		for (int i = 0; i < sentences.length; i++) {
			for (int j = i; j < sentences.length; j++) {
				if(((Sentence) sentences[j]).getIndex()<((Sentence)sentences[i]).getIndex()){
					obj = sentences[i] ;
					sentences[i] = sentences[j] ;
					sentences[j] = obj ;
				}
			}
		}
		sb = new StringBuilder() ;
		for (int i = 0; i < sentences.length; i++) {
			sb.append(((Sentence)sentences[i]).getValue());
			sb.append("。") ;
		}
		
		return sb.toString();
	}

	class Sentence implements Comparable<Sentence>{
		String value;
		int index;
		int score;
		String text ;

		public String getValue() {
			return value;
		}

		public void setValue(String value) {
			this.value = value;
		}

		public int getIndex() {
			return index;
		}

		public void setIndex(int index) {
			this.index = index;
		}

		public int getScore() {
			return score;
		}

		public void setScore(int score) {
			this.score = score;
		}

		@Override
		public int compareTo(Sentence o) {
			// TODO Auto-generated method stub
			if(this.score>o.score){
				return -1 ;
			}else{
				return 1 ;
			}
		}
		
		public String toString(){
			return this.index+"	"+this.score+"	"+this.value ;
		}

		public String getText() {
			return text;
		}

		public void setText(String text) {
			this.text = text;
		}

	}
}
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评论
4 楼 ansjsun 2012-02-16  
dizhuang 写道
1、 private static int size = 250 ;  

设置的太小了吧，反正我测试发现会发生截断。

2、TreeSet本身就可以传入一个Comparator进行比较，没有必要在后面弄一个冒泡排序了，交换的还是对象。

呵呵，我也是随便看到你文章的，写的还可以，算什么耻辱啊，比我强多了，大家一起学习啊！！！



我 想起来了这个是算摘要的..根据查询词算出这个文章的摘要.并把关键字标红..

Treeset 默认是按照句子的分数高低..排序..

后面的冒泡排序..是按照句子的先后顺序排序..应该是不能去的..

之所以写个250..是因为一个页面显示太多不好看..所以预留了250...这个应该是可配置的...
3 楼 dizhuang 2012-02-15  
1、 private static int size = 250 ;  

设置的太小了吧，反正我测试发现会发生截断。

2、TreeSet本身就可以传入一个Comparator进行比较，没有必要在后面弄一个冒泡排序了，交换的还是对象。

呵呵，我也是随便看到你文章的，写的还可以，算什么耻辱啊，比我强多了，大家一起学习啊！！！


2 楼 ansjsun 2012-02-13  
dizhuang 写道
帮你修修代码，可能修的不好，见谅

呵呵谢谢啦。。这个代码是我的耻辱。。。。。我现在都不知道这个事干嘛的了。。能否告诉我。。你主要帮我修改的什么地方。。。我也学习下谢谢啦
1 楼 dizhuang 2012-02-13  
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;

public class Highlighter {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.getProperties().list(System.out);
        // Set<String> set = new TreeSet<String>();
        // set.add("justin");
        // set.add("caterpillar");
        // set.add("momor");
        // /**
        // * repeat
        // */
        // set.add("justin");
        // Iterator<String> iterator = set.iterator();
        // while (iterator.hasNext()) {
        // System.out.print(iterator.next() + " ");
        // }
        // System.out.println();

        String content = "挖掘频繁项集的方法可以扩展到挖掘闭频繁项集（由它们容易导出频繁项集的集合）。这些方法结合了附加的优化技术，如项合并、子项剪枝和项跳过，以及模式树中产生的项集的有效子集检查。挖掘频繁项集和关联已经用不同的方法扩展，包括挖掘多层关联规则和多维关联规则。多层关联规则可以根据每个抽象层的最小支持度阈值如何定义，使用多种策略挖掘。如一致的支持度、递减的支持度和基于分组的支持度。冗余的多层（后代）关联规则可以删除，如果根据其对应的祖先规则，他们的支持度和置信度接近于期望值的话。挖掘多维关联规则的技术可以根据对量化属性的处理分为若干类。第一，量化属性可以根据预定义的概念分层静态离散化。数据立方体非常适合这种方法，因为数据立方体和量化属性都可以利用概念分层。第二，可以挖掘量化关联规则，其中量化属性根据分箱和/或聚类动态离散化，“邻近的”关联规则可以用聚类合并，产生更简洁、更有意义的规则。基于约束的规则挖掘允许用户通过提供元规则（即模式模板）和其他挖掘约束对规则搜索聚焦。这种挖掘推动了说明性数据挖掘查询语言和用户界面的使用，并对挖掘查询优化提出了巨大挑战。规则约束可以分为五类：反单调的、单调的、简洁的、可转变的和不可转变的。前四类约束可以在频繁项集挖掘中使用，使挖掘更有功效，更有效率。没有进一步分析或领域知识，关联规则不应该直接用于预测。它们不必指示因果关系。然而，对于进一步探查，它们是有帮助的切入点，使得它们成为理解数据的流行工具。流数据不断地在计算机系统中流进流出并且具有变化的更新速度，涉及数据流的应用非常广泛。大纲提供数据流的汇总，通常用来返回查询的近似解答。随机抽样、滑动窗口、直方图、多分辨率方法、梗概以及随机算法都是大纲的形式。倾斜时间框架模型允许数据以多个时间粒度存储，最近的时间记录在最细的粒度上，最远的时间记录在最粗的粒度上。流立方体可以存储压缩的数据，对时间维度使用倾斜时间框架模型，并且仅在一些关键的层上存储数据，关键层反映了分析人员最感兴趣的数据层，从而基于到关键层的“常用路径”进行部分物化。";
        String query = "数据挖掘";
        long start = System.currentTimeMillis();
        // for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        String s = new Highlighter(query).getBestFragment(content);
        // }
        System.out.println("Generate HTML: ");
        File f = new File("demo.html");
        FileWriter w = new FileWriter(f);
        w.write("<pre><b>" + content + "</pre><br/><br/>" + "<pre><b>" + s
            + "</pre><br/><br/>");
        w.close();

        System.out.println("Hightlighter -> " + s);
        System.out.println("cost: " + (System.currentTimeMillis() - start));
    }

    private static String BEGIN = "<font color=\"red\">";
    private static String END = "</font>";

    private Set<Character> set = new HashSet<Character>();

    public Highlighter(String query) {
        char[] chars = null;
        chars = query.toCharArray();
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            set.add(chars[i]);
        }
    }

    public String getBestFragment(String content) {
        String[] strs = content.replace(".", "。").split("。");
        char[] chars = null;

        TreeSet<Sentence> ts = new TreeSet<Sentence>(
            new Comparator<Sentence>() {
                public int compare(Sentence o1, Sentence o2) {
                    if (o1.getIndex() < o2.getIndex()) {
                        return -1;
                    } else if (o1.getIndex() > o2.getIndex()) {
                        return 1;
                    } else
                        return 0;
                }
            });
        Sentence sentence = null;
        int score = 0;
        StringBuilder sb = null;
        System.out.println("total sentences: " + strs.length);
        for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
            sentence = new Sentence();
            sb = new StringBuilder();
            sentence.setIndex(i);
            sentence.setText(strs[i]);
            chars = strs[i].toCharArray();
            for (int j = 0; j < chars.length; j++) {
                if (set.contains(chars[j])) {
                    score++;
                    sb.append(BEGIN);
                    sb.append(chars[j]);
                    sb.append(END);
                } else {
                    sb.append(chars[j]);
                }
            }
            sentence.setValue(sb.toString());
            sentence.setScore(score);
            ts.add(sentence);
            score = 0;
            sb = new StringBuilder();
        }

        Iterator<Sentence> it = ts.iterator();
        Sentence tmp = null;
        int number = 0;
        sb = new StringBuilder();
        for (; it.hasNext();) {
            tmp = it.next();
            sb.append(tmp.getValue());
            sb.append("。");
            System.out.println(tmp);
            number++;
        }

        System.out.println("After : " + number);
        return sb.toString();
    }

    class Sentence {
        String value;
        int index;
        int score;
        String text;

        public String getValue() {
            return value;
        }

        public void setValue(String value) {
            this.value = value;
        }

        public int getIndex() {
            return index;
        }

        public void setIndex(int index) {
            this.index = index;
        }

        public int getScore() {
            return score;
        }

        public void setScore(int score) {
            this.score = score;
        }

        public String toString() {
            return this.index + " " + this.score + "  " + this.value;
        }

        public String getText() {
            return text;
        }

        public void setText(String text) {
            this.text = text;
        }
    }
}

帮你修修代码，可能修的不好，见谅
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