aspcms 模糊查询二次开发

一、

aspcms是一款基于ASP.NET的CMS系统，其内置的搜索功能虽然可以满足大部分网站的需求，但在数据量大或用户输入关键词存在变体时，普通的搜索往往无法提供准确的结果，模糊搜索功能就显得尤为重要，它能够根据用户输入的关键词进行智能匹配，提高搜索的准确性和用户体验。

二、模糊搜索原理

1、分词

将用户输入的关键词进行切割，形成一个个单独的词语，从而增加匹配成功率，例如用户输入“aspcms 模糊”，系统会将其分割成“aspcms”和“模糊”两个关键词进行匹配。

示例：用户输入“电子商务发展”，系统分词后可能得到“电子商务”和“发展”两个关键词。

2、相似度计算

通过算法计算用户输入关键词与数据库中存储数据之间的相似度，从而得到匹配结果，常见的相似度计算算法有余弦相似度、Jaccard相似度等。

示例：对于用户输入的“电子商务发展”，系统会计算这个词与数据库中每篇文章的相似度，然后按照相似度高低排序展示结果。

三、aspcms模糊搜索实现方法

1、获取用户输入的关键词

在前台页面添加一个搜索框，当用户输入关键词并提交表单时，通过后台程序获取该关键词。

示例代码（前台）：

     <form action="search.asp" method="post">
         <input type="text" name="keywords" placeholder="请输入关键词"/>
         <input type="submit" value="搜索"/>
     </form>

2、对关键词进行分词处理

可以使用一些现有的分词工具或算法对关键词进行分词，也可以自己编写简单的分词逻辑。

示例代码（后台，使用简单空格分词）：

     keywords = request.form("keywords")
     keywordArray = split(keywords, " ")

3、根据分词结果，在数据库中进行模糊匹配查询

构建SQL查询语句，使用LIKE关键字进行模糊匹配查询，如果关键词为“电子商务发展”，则查询语句可能为“SELECT * FROM articles WHERE content LIKE ‘%电子商务%’ AND content LIKE ‘%发展%’”。

示例代码（后台）：

     sql = "SELECT ContentID,a.SortID,a.GroupID as aGroupID,a.Exclusive,Title,Title2,TitleColor,IsOutLink,OutLink,Author,ContentSource,ContentTag,Content,ContentStatus,IsTop,Isrecommend,IsImageNews,IsHeadline,IsFeatured,ContentOrder,IsGenerated,Visits,a.AddTime,a.[ImagePath],a.IndexImage,a.DownURL,a.PageFileName,a.PageDesc,SortType,SortURL,SortFolder,SortFileName,SortName,ContentFolder,ContentFileName,b.GroupID as bGroupID FROM {prefix}Content as a,{prefix}Sort as b WHERE a.LanguageID="&setting.languageID&"and a.SortID=b.SortID and ContentStatus=1 and TimeStatus=0 and a.SortID in ("&getSubSort(typeIds, 1)&") and Title like '%"&keywords&"%'"&typeStr&orderStr"

4、对查询结果进行相似度计算，得到最终匹配结果

根据选择的相似度计算算法（如余弦相似度、Jaccard相似系数等），对查询结果进行打分排序，然后将得分最高的结果返回给前台展示。

示例代码（后台，简单示例，实际应用中需要更复杂的算法）：

     ' 假设已经查询到结果集rs，这里只是简单示意如何根据某个字段计算相似度并排序
     for each record in rs
         similarity = calculateSimilarity(record.content, keywords)
         record.similarityScore = similarity
     next
     rs.sort "similarityScore", descending

四、aspcms模糊搜索优化技巧

1、关键词提取

可以从文章标题、正文、标签等多个方面进行提取，并将提取得到的关键词存储在数据库中，以便后续搜索时使用。

示例：在文章发布或编辑时，同时提取标题、正文中的关键词并存储到数据库的特定字段中。

2、搜索算法

根据实际需求选择合适的相似度计算算法，如余弦相似度算法适用于文本向量空间模型，Jaccard相似系数算法适用于集合模型等。

示例：如果文章内容主要是文本形式，可以考虑使用余弦相似度算法来计算相似度。

3、缓存技术

对于大型网站，频繁的搜索操作可能会对服务器造成较大压力，可以使用缓存技术，将搜索结果缓存起来，下次查询时直接从缓存中读取结果，以提高搜索效率。

示例：可以使用Redis等缓存数据库来存储搜索结果，设置合适的缓存过期时间。

4、搜索建议

在搜索框下方添加一个“搜索建议”功能，当用户输入关键词时，系统自动提示相关的搜索建议，帮助用户更快地找到所需信息。

示例：根据热门搜索词、历史搜索记录等为用户提供搜索建议。

五、应用案例

1、电商网站的商品搜索

用户在搜索商品时，可能只记得部分商品名称或特征，模糊搜索可以帮助用户找到相关商品，用户输入“手机壳”，即使他记不清具体款式，也能通过模糊搜索找到各种手机壳商品。

效果：提高了商品的曝光率和用户的购买转化率。

2、新闻网站的文章搜索

用户想查找某篇新闻文章，但只记得部分关键词，模糊搜索可以根据这些关键词快速定位到相关文章，用户输入“科技发展”，新闻网站可以通过模糊搜索展示与科技发展趋势相关的文章。

效果：提升了用户获取信息的效率和网站的用户体验。

六、相关问题与解答

1、问题：如何在aspcms中实现精确搜索而不是模糊搜索？

解答：可以通过修改inc文件夹下的AspCms_MainClass.asp文件来实现，找到大约1506行左右的代码（具体行数可能因版本不同而有所差异），将原来的模糊查询语句（如Title like '%"&keys&"%'）修改为精确查询语句（如Title = '"&keys&"'）即可，这样，用户输入的关键词就必须与数据库中的数据完全匹配才能得到搜索结果。

2、问题：模糊搜索的性能瓶颈通常在哪里，如何优化？

解答：模糊搜索的性能瓶颈主要在于数据库查询和相似度计算，对于数据库查询，可以对需要进行模糊匹配的字段添加索引，以加快查询速度；对于相似度计算，可以选择更高效的算法或者采用分布式计算的方式来提高性能，还可以使用缓存技术来减少重复计算和数据库访问次数。