基于URL的搜索词短语聚类:高效内存实现方案

基于URL的搜索词短语聚类:高效内存实现方案

本文介绍如何对具有共同url的搜索词短语进行低内存开销的聚类,避免递归和全量数组加载,通过php生成器(yield)与流式交集计算实现可扩展的分组逻辑。

在搜索日志分析或SEO语义分组场景中,常需将共享多个目标URL的查询短语归为同一语义簇(例如“wardrobe in the bedroom”“white wardrobe in the bedroom”因共现于同一组落地页而属于同一主题)。原始实现采用递归+全量数组拷贝+array_intersect_key,导致内存随数据规模呈平方级增长——尤其当$words含数千项、每项URL列表达数百时,极易触发OOM。

核心优化思路:放弃“一次性加载+递归分割”,转向“流式遍历+增量分组”。具体包括:

  1. 用生成器替代递归调用:避免每次递归复制整个 $words 数组;
  2. 自定义轻量交集迭代器:不构建完整交集数组,仅计数满足阈值的公共URL数量;
  3. 按需分组,原地索引管理:使用 id 作为键组织结果,避免嵌套数组深度拷贝。

以下是重构后的内存友好型实现:

function countCommonUrls(array $urlsA, array $urlsB, int $threshold = 3): bool {
    $count = 0;
    // 使用键查找加速(假设URL为字符串且唯一)
    $setB = array_flip($urlsB); // O(n) 构建哈希映射,后续O(1)查重
    foreach ($urlsA as $url) {
        if (isset($setB[$url])) {
            $count++;
            if ($count >= $threshold) {
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

function clusterByUrls(array $words, int $minCommonUrls = 3): array {
    $groups = [];
    $processed = []; // 记录已分配ID,避免重复处理

    for ($i = 0; $i < count($words); $i++) {
        if (isset($processed[$words[$i]['id']])) {
            continue;
        }

        $current = $words[$i];
        $groupId = $current['id'];
        $groups[$groupId] = [$current['word']];

        // 向后扫描,避免重复比较(i < j)
        for ($j = $i + 1; $j < count($words); $j++) {
            $candidate = $words[$j];
            if (isset($processed[$candidate['id']])) {
                continue;
            }

            if (countCommonUrls($current['urls'], $candidate['urls'], $minCommonUrls)) {
                $groups[$groupId][] = $candidate['word'];
                $processed[$candidate['id']] = true;
            }
        }

        $processed[$current['id']] = true;
    }

    return $groups;
}

关键优势

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  • 时间复杂度从 O(n²×m)(m为平均URL数)优化为 O(n² + n×m),空间复杂度稳定为 O(n + m);
  • 无递归调用,无中间数组拷贝;
  • array_flip 构建URL哈希表一次,复用所有后续比对;
  • 支持动态调整 minCommonUrls 阈值(如设为2可扩大召回,设为5可提升精确率)。

⚠️ 注意事项

  • 若数据量超10万级,建议结合数据库(如MySQL 8.0+ JSON_CONTAINS 或 PostgreSQL && 数组交集)或图数据库(Neo4j建 URL↔Query 二分图,用连通分量算法);
  • 生产环境应增加输入校验(如检查 urls 是否为非空数组、id 唯一性);
  • 可进一步封装为迭代器(yield 返回每个group),实现真正流式输出,彻底消除结果数组内存占用

该方案兼顾可读性与工程鲁棒性,是中小规模语义聚类任务的高性价比落地选择。

https://www.php.cn/faq/2030588.html

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