Position modifier for sort prevents local sort
[pazpar2-moved-to-github.git] / src / relevance.c
1 /* This file is part of Pazpar2.
2    Copyright (C) 2006-2012 Index Data
3
4 Pazpar2 is free software; you can redistribute it and/or modify it under
5 the terms of the GNU General Public License as published by the Free
6 Software Foundation; either version 2, or (at your option) any later
7 version.
8
9 Pazpar2 is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
10 WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or
11 FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU General Public License
12 for more details.
13
14 You should have received a copy of the GNU General Public License
15 along with this program; if not, write to the Free Software
16 Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
17
18 */
19
20 #if HAVE_CONFIG_H
21 #include <config.h>
22 #endif
23
24 #include <assert.h>
25 #include <math.h>
26 #include <stdlib.h>
27
28 #include "relevance.h"
29 #include "session.h"
30
31 struct relevance
32 {
33     int *doc_frequency_vec;
34     int vec_len;
35     struct word_entry *entries;
36     pp2_charset_token_t prt;
37     NMEM nmem;
38 };
39
40 struct word_entry {
41     const char *norm_str;
42     int termno;
43     char *ccl_field;
44     struct word_entry *next;
45 };
46
47 int word_entry_match(struct word_entry *entries, const char *norm_str)
48 {
49     for (; entries; entries = entries->next)
50     {
51         if (!strcmp(norm_str, entries->norm_str))
52             return entries->termno;
53     }
54     return 0;
55 }
56
57 void relevance_countwords(struct relevance *r, struct record_cluster *cluster,
58                           const char *words, int multiplier, const char *name)
59 {
60     int *mult = cluster->term_frequency_vec_tmp;
61     const char *norm_str;
62     int i, length = 0;
63
64     pp2_charset_token_first(r->prt, words, 0);
65     for (i = 1; i < r->vec_len; i++)
66         mult[i] = 0;
67
68     while ((norm_str = pp2_charset_token_next(r->prt)))
69     {
70         int res = word_entry_match(r->entries, norm_str);
71         if (res)
72         {
73             assert(res < r->vec_len);
74             mult[res] += multiplier;
75         }
76         length++;
77     }
78
79     for (i = 1; i < r->vec_len; i++)
80     {
81         if (length > 0) /* only add if non-empty */
82             cluster->term_frequency_vecf[i] += (double) mult[i] / length;
83         cluster->term_frequency_vec[i] += mult[i];
84     }
85
86     cluster->term_frequency_vec[0] += length;
87 }
88
89 static void pull_terms(struct relevance *res, struct ccl_rpn_node *n)
90 {
91     char **words;
92     int numwords;
93     char *ccl_field;
94     int i;
95
96     switch (n->kind)
97     {
98     case CCL_RPN_AND:
99     case CCL_RPN_OR:
100     case CCL_RPN_NOT:
101     case CCL_RPN_PROX:
102         pull_terms(res, n->u.p[0]);
103         pull_terms(res, n->u.p[1]);
104         break;
105     case CCL_RPN_TERM:
106         nmem_strsplit(res->nmem, " ", n->u.t.term, &words, &numwords);
107         for (i = 0; i < numwords; i++)
108         {
109             const char *norm_str;
110             
111             ccl_field = nmem_strdup_null(res->nmem, n->u.t.qual);
112
113             pp2_charset_token_first(res->prt, words[i], 0);
114             while ((norm_str = pp2_charset_token_next(res->prt)))
115             {
116                 struct word_entry **e = &res->entries;
117                 while (*e)
118                     e = &(*e)->next;
119                 *e = nmem_malloc(res->nmem, sizeof(**e));
120                 (*e)->norm_str = nmem_strdup(res->nmem, norm_str);
121                 (*e)->ccl_field = ccl_field;
122                 (*e)->termno = res->vec_len++;
123                 (*e)->next = 0;
124             }
125         }
126         break;
127     default:
128         break;
129     }
130 }
131
132 struct relevance *relevance_create_ccl(pp2_charset_fact_t pft,
133                                        struct ccl_rpn_node *query)
134 {
135     NMEM nmem = nmem_create();
136     struct relevance *res = nmem_malloc(nmem, sizeof(*res));
137     int i;
138
139     res->nmem = nmem;
140     res->entries = 0;
141     res->vec_len = 1;
142     res->prt = pp2_charset_token_create(pft, "relevance");
143     
144     pull_terms(res, query);
145
146     res->doc_frequency_vec = nmem_malloc(nmem, res->vec_len * sizeof(int));
147     for (i = 0; i < res->vec_len; i++)
148         res->doc_frequency_vec[i] = 0;        
149     return res;
150 }
151
152 void relevance_destroy(struct relevance **rp)
153 {
154     if (*rp)
155     {
156         pp2_charset_token_destroy((*rp)->prt);
157         nmem_destroy((*rp)->nmem);
158         *rp = 0;
159     }
160 }
161
162 void relevance_newrec(struct relevance *r, struct record_cluster *rec)
163 {
164     if (!rec->term_frequency_vec)
165     {
166         int i;
167
168         // term frequency [1,..] . [0] is total length of all fields
169         rec->term_frequency_vec =
170             nmem_malloc(r->nmem,
171                         r->vec_len * sizeof(*rec->term_frequency_vec));
172         for (i = 0; i < r->vec_len; i++)
173             rec->term_frequency_vec[i] = 0;
174         
175         // term frequency divided by length of field [1,...]
176         rec->term_frequency_vecf =
177             nmem_malloc(r->nmem,
178                         r->vec_len * sizeof(*rec->term_frequency_vecf));
179         for (i = 0; i < r->vec_len; i++)
180             rec->term_frequency_vecf[i] = 0.0;
181         
182         // for relevance_countwords (so we don't have to xmalloc/xfree)
183         rec->term_frequency_vec_tmp =
184             nmem_malloc(r->nmem,
185                         r->vec_len * sizeof(*rec->term_frequency_vec_tmp));
186     }
187 }
188
189 void relevance_donerecord(struct relevance *r, struct record_cluster *cluster)
190 {
191     int i;
192
193     for (i = 1; i < r->vec_len; i++)
194         if (cluster->term_frequency_vec[i] > 0)
195             r->doc_frequency_vec[i]++;
196
197     r->doc_frequency_vec[0]++;
198 }
199
200 // Prepare for a relevance-sorted read
201 void relevance_prepare_read(struct relevance *rel, struct reclist *reclist)
202 {
203     int i;
204     float *idfvec = xmalloc(rel->vec_len * sizeof(float));
205
206     reclist_enter(reclist);
207     // Calculate document frequency vector for each term.
208     for (i = 1; i < rel->vec_len; i++)
209     {
210         if (!rel->doc_frequency_vec[i])
211             idfvec[i] = 0;
212         else
213         {
214             // This conditional may be terribly wrong
215             // It was there to address the situation where vec[0] == vec[i]
216             // which leads to idfvec[i] == 0... not sure about this
217             // Traditional TF-IDF may assume that a word that occurs in every
218             // record is irrelevant, but this is actually something we will
219             // see a lot
220             if ((idfvec[i] = log((float) rel->doc_frequency_vec[0] /
221                             rel->doc_frequency_vec[i])) < 0.0000001)
222                 idfvec[i] = 1;
223         }
224     }
225     // Calculate relevance for each document
226     while (1)
227     {
228         int t;
229         int relevance = 0;
230         struct record_cluster *rec = reclist_read_record(reclist);
231         if (!rec)
232             break;
233         for (t = 1; t < rel->vec_len; t++)
234         {
235             float termfreq = (float) rec->term_frequency_vecf[t];
236             relevance += 100000 * (termfreq * idfvec[t] + 0.0000005);  
237         }
238         rec->relevance_score = relevance;
239     }
240     reclist_leave(reclist);
241     xfree(idfvec);
242 }
243
244 /*
245  * Local variables:
246  * c-basic-offset: 4
247  * c-file-style: "Stroustrup"
248  * indent-tabs-mode: nil
249  * End:
250  * vim: shiftwidth=4 tabstop=8 expandtab
251  */
252