SpringBoot使用前綴樹過濾敏感詞的方法實(shí)例
一、前綴樹
一般設(shè)計網(wǎng)站的時候,會有問題發(fā)布或者是內(nèi)容發(fā)布的功能,這些功能的有一個很重要的點(diǎn)在于如何實(shí)現(xiàn)敏感詞過濾,要不然可能會有不良信息的發(fā)布,或者發(fā)布的內(nèi)容中有夾雜可能會有惡意功能的代碼片段,敏感詞過濾的基本的算法是前綴樹算法,前綴樹也就是字典樹,通過前綴樹匹配可以加快敏感詞匹配的速度。
前綴樹又稱為Trie、字典樹、查找樹。主要特點(diǎn)是:查找效率高,但內(nèi)存消耗大;主要應(yīng)用于字符串檢索、詞頻統(tǒng)計、字符串排序等。
到底什么是前綴樹?前綴樹的功能是如何實(shí)現(xiàn)的?
舉一個具體的例子:若有一個字符串"xwabfabcff",敏感詞為"abc"、"bf"、"be",檢測字符串,若有敏感詞,則將敏感詞替換為"*",實(shí)現(xiàn)一個算法。
前綴樹的特點(diǎn):
1. 跟結(jié)點(diǎn)為空結(jié)點(diǎn),沒有任何字符。
2. 除了根節(jié)點(diǎn)以外,每個結(jié)點(diǎn)只有一個字符。
3. 每個結(jié)點(diǎn)包含的子節(jié)點(diǎn)不相同。 例如,root的子節(jié)點(diǎn)本來有兩個b,但我們只保留一個
4. 在每個敏感詞的末尾結(jié)點(diǎn)做一個標(biāo)記,表示從根節(jié)點(diǎn)到此節(jié)點(diǎn)組合成的字符串是一個敏感詞,中間未被標(biāo)記的結(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)中間的字符串不構(gòu)成一個敏感詞。
前綴樹的算法邏輯:
1. 準(zhǔn)備:我們需要三個指針,①指針指向前綴樹,默認(rèn)指向根節(jié)點(diǎn); ②、③指針指向要檢測的字符串(同向尺距法,②從頭到尾走一遍,標(biāo)記敏感詞的開頭,③隨著②而動,標(biāo)記敏感詞的結(jié)尾),默認(rèn)指向字符串的第一個字符。我們還需要一個存放檢測結(jié)果的字符串(StringBuilder)。
2. ①訪問樹的第一層,發(fā)現(xiàn)沒有'x',則②、③向下走一步,并將'x'存入StringBuilder字符串里。'w' 同理。
3. 此時②、③指向'a',①訪問樹的第一層,發(fā)現(xiàn)有'a',但'a'未被標(biāo)記,所以不是敏感詞,則把'a'存入StringBuilder字符串。然后②不動,①、③繼續(xù)向下走,直至走到被標(biāo)記的結(jié)點(diǎn)或者不匹配時,①歸位,②向下走一步,③回到此時②指向的地方。重復(fù)以上步驟。
4. 若檢測到敏感詞,則在StringBuilder中存儲"***",并使②跳過此敏感詞,②、③共同指向原來③的下一個位置。
5. ②、③走到字符串的末尾時,檢測完成。最終結(jié)果為"xwa******ff"。
二、敏感詞過濾器
我們再開發(fā)項目時,需要開發(fā)出一個可復(fù)用的過濾敏感詞的工具,成為敏感詞過濾器,以便在項目中可以復(fù)用。
開發(fā)敏感詞過濾器主要有以下三個步驟:
1. 定義前綴樹
2. 根據(jù)敏感詞,初始化前綴樹
3. 編寫過濾敏感詞的方法
代碼實(shí)現(xiàn)如下:
import org.apache.commons.lang3.CharUtils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.PostConstruct; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import java.util.Map; @Component public class SensitiveFilter { // 記錄日志 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SensitiveFilter.class); // 替換符 private static final String REPLACEMENT = "***"; // 初始化根節(jié)點(diǎn) private TrieNode rootNode = new TrieNode(); /** * 2. 根據(jù)敏感詞,初始化前綴樹 */ @PostConstruct// 當(dāng)容器在服務(wù)器啟動時實(shí)例化此Bean,調(diào)用Bean的構(gòu)造方法后,該方法就會被自動調(diào)用 public void init() { try ( // 加載敏感詞文件 sensitive-words.txt是自建的存放敏感詞的文件 InputStream is = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("sensitive-words.txt"); // 字節(jié)流 --> 字符流 --> 字符緩沖流 BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is)); ) { String keyword; while((keyword = reader.readLine()) != null){ // 添加到前綴樹,addKeyword為自定義的方法,將一個敏感詞添加到前綴樹中去 this.addKeyword(keyword); } } catch (IOException e) { logger.error("加載敏感詞文件失敗:" + e.getMessage()); } } // 封裝方法:將一個敏感詞添加到前綴樹中去 private void addKeyword(String keyword){ TrieNode tempNode = rootNode; for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) { char c = keyword.charAt(i); TrieNode subNode = tempNode.getSubNode(c); if(subNode == null){ // 如果子節(jié)點(diǎn)中沒有該字符,則以此字符初始化子節(jié)點(diǎn),并裝配到樹中 subNode = new TrieNode(); tempNode.addSubNode(c,subNode); } // 指向字節(jié)點(diǎn),進(jìn)入下一層循環(huán) tempNode = subNode; // 設(shè)置結(jié)束標(biāo)識 if(i == keyword.length() -1){ tempNode.setKeywordEnd(true); } } } /** * 3. 檢索并過濾敏感詞 * @param text 待過濾的文本 * @return 過濾后的文本 */ public String filter(String text){ if(StringUtils.isBlank(text)){ return null; } // 指針① TrieNode tempNode = rootNode; // 指針② int begin = 0; // 指針③ int position = 0; // 存放結(jié)果 StringBuilder sb = new StringBuilder(); while(position < text.length()){ char c = text.charAt(position); // 跳過符號 if(isSymbol(c)){ // 若指針①處于根節(jié)點(diǎn),將此符號計入結(jié)果,讓指針②向下走一步 if(tempNode == rootNode){ sb.append(c); begin++; } // 無論符號在未檢測時出現(xiàn)還是正在檢測時出現(xiàn),指針③總是向下走一步 // (未檢測時和指針②一起向下走一步,檢測時指針②不動,指針③向下走一步) position++; continue; } // 檢查下級節(jié)點(diǎn) tempNode = tempNode.getSubNode(c); if(tempNode == null){ // 以begin開頭的字符串不是敏感詞 sb.append(text.charAt(begin)); // 進(jìn)入下一個位置 begin++; position = begin; // 指針①歸位,重新指向根節(jié)點(diǎn) tempNode = rootNode; }else if (tempNode.isKeywordEnd()){ // 發(fā)現(xiàn)敏感詞,將begin~position字符串替換掉 sb.append(REPLACEMENT); // 進(jìn)入下一個位置 position++; begin = position; // 指針①歸位,重新指向跟接待你 tempNode = rootNode; }else { // 檢查下一個字符 position++; } } // 將最后一批字符計入結(jié)果:指針③比指針②先到中終點(diǎn),且兩者之間的字符串不是敏感詞 sb.append(text.substring(begin)); return sb.toString(); } // 封裝方法:判斷是否為特殊符號 private boolean isSymbol(Character c){ // 0x2E80~0x9FFF 是東亞文字范圍,不予當(dāng)作特殊符號看待 return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (c < 0x2E80 || c > 0x9FFF); } /** * 1. 定義前綴樹 */ private class TrieNode { // 敏感詞(關(guān)鍵詞)結(jié)束標(biāo)識 private boolean isKeywordEnd = false; // 子節(jié)點(diǎn)(key是下級字符,value是下級節(jié)點(diǎn)) private Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>(); public boolean isKeywordEnd() { return isKeywordEnd; } public void setKeywordEnd(boolean keywordEnd) { isKeywordEnd = keywordEnd; } // 添加子節(jié)點(diǎn) public void addSubNode(Character c, TrieNode node) { subNodes.put(c, node); } // 獲取子節(jié)點(diǎn) public TrieNode getSubNode(Character c) { return subNodes.get(c); } } }
總結(jié)
到此這篇關(guān)于SpringBoot使用前綴樹過濾敏感詞的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot用前綴樹過濾敏感詞內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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