小Alan在最近的开发中遇到了敏感词过滤,便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料,在这里也和大家分享一下自己的理解。

敏感词过滤应该是不用给大家过多的解释吧?讲白了就是你在项目中输入某些字(比如输入xxoo相关的文字时)时要能检

测出来,很多项目中都会有一个敏感词管理模块,在敏感词管理模块中你可以加入敏感词,然后根据加入的敏感词去过滤输

入内容中的敏感词并进行相应的处理,要么提示,要么高亮显示,要么直接替换成其它的文字或者符号代替。

敏感词过滤的做法有很多,我简单描述我现在理解的几种:

①查询数据库当中的敏感词,循环每一个敏感词,然后去输入的文本中从头到尾搜索一遍,看是否存在此敏感词,有则做相

应的处理,这种方式讲白了就是找到一个处理一个。

优点:so easy。用java代码实现基本没什么难度。

缺点:这效率让我心中奔过十万匹草泥马,而且匹配的是不是有些蛋疼,如果是英文时你会发现一个很无语的事情,比如英文

a是敏感词,那我如果是一篇英文文档,那程序它妹的得处理多少次敏感词?谁能告诉我?

②传说中的DFA算法(有穷自动机),也正是我要给大家分享的,毕竟感觉比较通用,算法的原理希望大家能够自己去网上查查

资料,这里就不详细说明了。

优点:至少比上面那sb效率高点。

缺点:对于学过算法的应该不难,对于没学过算法的用起来也不难,就是理解起来有点gg疼,匹配效率也不高,比较耗费内存,

敏感词越多,内存占用的就越大。

③第三种在这里要特别说明一下,那就是你自己去写一个算法吧,或者在现有的算法的基础上去优化,这也是小Alan追求的至

高境界之一,如果哪位淫兄有自己的想法一定别忘了小Alan,可以加小Alan的QQ:810104041教小Alan两招耍耍。

那么,传说中的DFA算法是怎么实现的呢?

第一步:敏感词库初始化(将敏感词用DFA算法的原理封装到敏感词库中,敏感词库采用HashMap保存),代码如下:

 package com.cfwx.rox.web.sysmgr.util;

 import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set; import com.cfwx.rox.web.common.model.entity.SensitiveWord; /**
* 敏感词库初始化
*
* @author AlanLee
*
*/
public class SensitiveWordInit
{
/**
* 敏感词库
*/
public HashMap sensitiveWordMap; /**
* 初始化敏感词
*
* @return
*/
public Map initKeyWord(List<SensitiveWord> sensitiveWords)
{
try
{
// 从敏感词集合对象中取出敏感词并封装到Set集合中
Set<String> keyWordSet = new HashSet<String>();
for (SensitiveWord s : sensitiveWords)
{
keyWordSet.add(s.getContent().trim());
}
// 将敏感词库加入到HashMap中
addSensitiveWordToHashMap(keyWordSet);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
return sensitiveWordMap;
} /**
* 封装敏感词库
*
* @param keyWordSet
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet)
{
// 初始化HashMap对象并控制容器的大小
sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size());
// 敏感词
String key = null;
// 用来按照相应的格式保存敏感词库数据
Map nowMap = null;
// 用来辅助构建敏感词库
Map<String, String> newWorMap = null;
// 使用一个迭代器来循环敏感词集合
Iterator<String> iterator = keyWordSet.iterator();
while (iterator.hasNext())
{
key = iterator.next();
// 等于敏感词库,HashMap对象在内存中占用的是同一个地址,所以此nowMap对象的变化,sensitiveWordMap对象也会跟着改变
nowMap = sensitiveWordMap;
for (int i = 0; i < key.length(); i++)
{
// 截取敏感词当中的字,在敏感词库中字为HashMap对象的Key键值
char keyChar = key.charAt(i); // 判断这个字是否存在于敏感词库中
Object wordMap = nowMap.get(keyChar);
if (wordMap != null)
{
nowMap = (Map) wordMap;
}
else
{
newWorMap = new HashMap<String, String>();
newWorMap.put("isEnd", "0");
nowMap.put(keyChar, newWorMap);
nowMap = newWorMap;
} // 如果该字是当前敏感词的最后一个字,则标识为结尾字
if (i == key.length() - 1)
{
nowMap.put("isEnd", "1");
}
System.out.println("封装敏感词库过程:"+sensitiveWordMap);
}
System.out.println("查看敏感词库数据:" + sensitiveWordMap);
}
}
}

第二步:写一个敏感词过滤工具类,里面可以写上自己需要的方法,代码如下:

 package com.cfwx.rox.web.sysmgr.util;

 import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set; /**
* 敏感词过滤工具类
*
* @author AlanLee
*
*/
public class SensitivewordEngine
{
/**
* 敏感词库
*/
public static Map sensitiveWordMap = null; /**
* 只过滤最小敏感词
*/
public static int minMatchTYpe = 1; /**
* 过滤所有敏感词
*/
public static int maxMatchType = 2; /**
* 敏感词库敏感词数量
*
* @return
*/
public static int getWordSize()
{
if (SensitivewordEngine.sensitiveWordMap == null)
{
return 0;
}
return SensitivewordEngine.sensitiveWordMap.size();
} /**
* 是否包含敏感词
*
* @param txt
* @param matchType
* @return
*/
public static boolean isContaintSensitiveWord(String txt, int matchType)
{
boolean flag = false;
for (int i = 0; i < txt.length(); i++)
{
int matchFlag = checkSensitiveWord(txt, i, matchType);
if (matchFlag > 0)
{
flag = true;
}
}
return flag;
} /**
* 获取敏感词内容
*
* @param txt
* @param matchType
* @return 敏感词内容
*/
public static Set<String> getSensitiveWord(String txt, int matchType)
{
Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>(); for (int i = 0; i < txt.length(); i++)
{
int length = checkSensitiveWord(txt, i, matchType);
if (length > 0)
{
// 将检测出的敏感词保存到集合中
sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
i = i + length - 1;
}
} return sensitiveWordList;
} /**
* 替换敏感词
*
* @param txt
* @param matchType
* @param replaceChar
* @return
*/
public static String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType, String replaceChar)
{
String resultTxt = txt;
Set<String> set = getSensitiveWord(txt, matchType);
Iterator<String> iterator = set.iterator();
String word = null;
String replaceString = null;
while (iterator.hasNext())
{
word = iterator.next();
replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length());
resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString);
} return resultTxt;
} /**
* 替换敏感词内容
*
* @param replaceChar
* @param length
* @return
*/
private static String getReplaceChars(String replaceChar, int length)
{
String resultReplace = replaceChar;
for (int i = 1; i < length; i++)
{
resultReplace += replaceChar;
} return resultReplace;
} /**
* 检查敏感词数量
*
* @param txt
* @param beginIndex
* @param matchType
* @return
*/
public static int checkSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType)
{
boolean flag = false;
// 记录敏感词数量
int matchFlag = 0;
char word = 0;
Map nowMap = SensitivewordEngine.sensitiveWordMap;
for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++)
{
word = txt.charAt(i);
// 判断该字是否存在于敏感词库中
nowMap = (Map) nowMap.get(word);
if (nowMap != null)
{
matchFlag++;
// 判断是否是敏感词的结尾字,如果是结尾字则判断是否继续检测
if ("1".equals(nowMap.get("isEnd")))
{
flag = true;
// 判断过滤类型,如果是小过滤则跳出循环,否则继续循环
if (SensitivewordEngine.minMatchTYpe == matchType)
{
break;
}
}
}
else
{
break;
}
}
if (!flag)
{
matchFlag = 0;
}
return matchFlag;
} }

第三步:一切都准备就绪,当然是查询好数据库当中的敏感词,并且开始过滤咯,代码如下:

  @SuppressWarnings("rawtypes")
@Override
public Set<String> sensitiveWordFiltering(String text)
{
// 初始化敏感词库对象
SensitiveWordInit sensitiveWordInit = new SensitiveWordInit();
// 从数据库中获取敏感词对象集合(调用的方法来自Dao层,此方法是service层的实现类)
List<SensitiveWord> sensitiveWords = sensitiveWordDao.getSensitiveWordListAll();
// 构建敏感词库
Map sensitiveWordMap = sensitiveWordInit.initKeyWord(sensitiveWords);
// 传入SensitivewordEngine类中的敏感词库
SensitivewordEngine.sensitiveWordMap = sensitiveWordMap;
// 得到敏感词有哪些,传入2表示获取所有敏感词
Set<String> set = SensitivewordEngine.getSensitiveWord(text, 2);
return set;
}

最后一步:在Controller层写一个方法给前端请求,前端获取到需要的数据并进行相应的处理,代码如下:

  /**
* 敏感词过滤
*
* @param text
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/word/filter")
@ResponseBody
public RespVo sensitiveWordFiltering(String text)
{
RespVo respVo = new RespVo();
try
{
Set<String> set = sensitiveWordService.sensitiveWordFiltering(text);
respVo.setResult(set);
}
catch (Exception e)
{
throw new RoxException("过滤敏感词出错,请联系维护人员");
} return respVo;
}

小Alan在代码中写了不少的注释,希望大家能够动动自己的脑筋好好的理解一下。

可爱博主:AlanLee

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