簡單實用，哈哈。
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import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; 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 {String content = "挖掘頻繁項集的方法可以擴展到挖掘閉頻繁項集（由它們容易導出頻繁項集的集合）。這些方法結合了附加的優化技術，如項合并、子項剪枝和項跳過，以及模式樹中產生的項集的有效子集檢查。"+ "挖掘頻繁項集和關聯已經用不同的方法擴展，包括挖掘多層關聯規則和多維關聯規則。多層關聯規則可以根據每個抽象層的最小支持度閾值如何定義，使用多種策略挖掘。如一致的支持度、遞減的支持度和基于分組的支持度。"+ "冗余的多層（后代）關聯規則可以刪除，如果根據其對應的祖先規則，他們的支持度和置信度接近于期望值的話。挖掘多維關聯規則的技術可以根據對量化屬性的處理分為若干類。第一，量化屬性可以根據預定義的概念分層靜態離散化。"+ "數據立方體非常適合這種方法，因為數據立方體和量化屬性都可以利用概念分層。第二，可以挖掘量化關聯規則，其中量化屬性根據分箱和/或聚類動態離散化，“鄰近的”關聯規則可以用聚類合并，產生更簡潔、更有意義的規則。"+ "基于約束的規則挖掘允許用戶通過提供元規則（即模式模板）和其他挖掘約束對規則搜索聚焦。這種挖掘推動了說明性數據挖掘查詢語言和用戶界面的使用，并對挖掘查詢優化提出了巨大挑戰。"+ "規則約束可以分為五類：反單調的、單調的、簡潔的、可轉變的和不可轉變的。前四類約束可以在頻繁項集挖掘中使用，使挖掘更有功效，更有效率。沒有進一步分析或領域知識，關聯規則不應該直接用于預測。"+ "它們不必指示因果關系。然而，對于進一步探查，它們是有幫助的切入點，使得它們成為理解數據的流行工具。流數據不斷地在計算機系統中流進流出并且具有變化的更新速度，涉及數據流的應用非常廣泛。"+ "大綱提供數據流的匯總，通常用來返回查詢的近似解答。隨機抽樣、滑動窗口、直方圖、多分辨率方法、梗概以及隨機算法都是大綱的形式。傾斜時間框架模型允許數據以多個時間粒度存儲，最近的時間記錄在最細的粒度上，"+ "最遠的時間記錄在最粗的粒度上。流立方體可以存儲壓縮的數據，對時間維度使用傾斜時間框架模型，并且僅在一些關鍵的層上存儲數據，關鍵層反映了分析人員最感興趣的數據層，從而基于到關鍵層的“常用路徑”進行部分物化。";String query = "數據挖掘";long start = System.currentTimeMillis();String s = new Highlighter(query).getBestFragment(content);System.out.println("Generate HTML: ");File f = new File("demo.html");OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(f), "utf-8");osw.write("<pre><b>" + content + "</pre><br/><br/>" + "<pre><b>" + s + "</pre><br/><br/>");osw.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;} elsereturn 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;}} }

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總結

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