/// <summary>
/// Поиск в МФЦ.
/// Ищем по алгоритму левенштейна, если нет, то по подстроке (надо доработать его), если нет, то модифицированный поиск по подстроке (для офисов поиск ведется и по адресу)
/// </summary>
/// <param name="data"></param>
/// <param name="query"></param>
/// <param name="metadata"></param>
/// <returns></returns>
public List <FuzzySearchResult> Search(List <FuzzySearchResult> data, string query, string metadata = null)
{
// в метадате хранятся ID найденных объектов на предыдущих этапах.
if (metadata != null)
{
var IDS = metadata.Split(';');
var temp = new List <FuzzySearchResult>();
for (int i = 0; i < IDS.Length - 1; i++)
{
temp.Add(data.FirstOrDefault(x => x.ID == int.Parse(IDS[i])));
temp[i].KeyWords = $"{i + 1}";
}
// не пустая метадата говорит о том, что поиск будет проходить по ней
data = temp;
}
var reader = new MindReader(data, 0.5);
//основной поиск (левенштей)
var result = reader.BotMainSearch(query);
if (result.Count != 0)
{
result = result.DistinctBy(c => c.ID).ToList(); // убираем повторяющиеся
result.Sort(); // сортируем по distinction
result = DeleteBadResults(result); // исключаем плохо найденные результаты
}
else
{
//поиск по подстроке (нужно доработать)
result = reader.BotSecondSearch(query);
if (result.Count != 0)
{
result = result.DistinctBy(c => c.ID).ToList(); // убираем повторяющиеся
result.Sort(); // сортируем по distinction
result = DeleteBadResults(result); // исключаем плохо найденные результаты
}
}
if (result.Count == 0)
{
//если ничего не найдено, то проводим мод. поиск по подстроке
if (data[0]?.DataType == FuzzySearchResultDataType.Office)
{
result = GetOfficesContainsQuerry(query);
}
else
{
result = GetResultsContainsQuerry(data, query);
}
}
return(result.ToList());
}
private List <FuzzySearchResult> Search(string query, List <FuzzySearchResult> fuzzySearchData, double accuracy = 0.5, bool IsCustomer = false)
{
var reader = new MindReader(fuzzySearchData, accuracy);
// нечеткий поиск
fuzzySearchData = reader.BotMainSearch(query);
fuzzySearchData.Sort();
if (IsCustomer)
{
fuzzySearchData = fuzzySearchData.DistinctBy(x => x.CustomersKey).ToList();
}
else
{
fuzzySearchData = fuzzySearchData.DistinctBy(x => x.ID).ToList();
}
if (fuzzySearchData.Count != 0)
{
fuzzySearchData = DeleteBadResults(fuzzySearchData);
}
else
{
// поиск по подстроке
fuzzySearchData = reader.BotSecondSearch(query);
fuzzySearchData.Sort();
if (IsCustomer)
{
fuzzySearchData = fuzzySearchData.DistinctBy(x => x.CustomersKey).ToList();
}
else
{
fuzzySearchData = fuzzySearchData.DistinctBy(x => x.ID).ToList();
}
if (fuzzySearchData.Count != 0)
{
fuzzySearchData = DeleteBadResults(fuzzySearchData);
}
}
return(fuzzySearchData);
}
public List <FuzzySearchResult> GetCustomer(List <string> customerNames, List <BotCustomer> customers)
{
var qa = new QueryAnaliser();
var fuzzySearchDataofCustomers = customers.Select(x => new FuzzySearchModel
{
FuzzySearchModelID = x.BotCustomerID,
Name = x.Name,
KeyWords = x.KeyWords + ", " + x.City
}).ToList();
var results = new List <FuzzySearchResult>();
foreach (var item in customerNames)
{
var reader = new MindReader(fuzzySearchDataofCustomers, 0.5);
var result = reader.BotMainSearch(item);
if (result.Count != 0)
{
result = result.DistinctBy(c => c.ID).ToList();
result.Sort();
result = qa.DeleteBadREsults(result);
}
else
{
result = reader.BotSecondSearch(item);
if (result.Count != 0)
{
result = result.DistinctBy(c => c.ID).ToList();
result.Sort();
result = qa.DeleteBadREsults(result);
}
}
results.AddRange(result);
}
results.Sort();
return(results);
}