微信里面怎么找不到附近的人(微信搜索附近的人怎么看不到我)

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，这是一篇学习笔记，来自《极客时代》陈东老师的《检索核心技术20讲》。那很好。处理一些问题的算法经常让我耳目一新。本次聊天中的空间搜索算法就是其中之一。

一个空间搜索需求我们在使用地图的时候，经常会用地图搜索附近的酒店，附近的食品店，甚至附近的WC。换句话说，我认为酒店的位置是固定的。只需取搜索区域内酒店的经纬度和我们所在位置的经纬度计算距离，依次计算不同酒店的位置，然后进行排序，得到我们附近的前N家酒店。

如果我们在用微信，一定要熟悉附近的人的功能，那么我们怎么计算附近的人呢？和这家酒店不同的是人是流动的，计算起来比较麻烦。如果我们在网上的人和我们现在的人之间做一对一的位置计算，然后进行排序，显然不够清晰。虽然我们不知道街区有多远，，不同的城市是不能算作街区的(边界可能更近，后面再说)，所以我们在计算距离的时候，只需要计算同一个城市的街区的人，这样可以大大减少计算量。

进一步说，如果我们周围的区域更小，一个区的在线用户与我们所在位置的距离就可以缩小。其实像这样的计算，我们只需要取最近的前N位，有时候不需要严格排序。

带着缩小面积的想法，我们来看看如何更快更恰当的计算距离。

为了计算距离，我们通常用经纬度来表示位置。我们需要把计算出来的空区分成不同的区域，每个区域用一个代码来标识。比如我们把一个城市按照经纬度分为四个区域，分别用代码00、01、11、10表示。如果我们继续将它们划分如下

如果需要更精确的距离，可以进一步划分，编码位数变成4，更精确。用这种编码方式，同一个区域的前缀码是一样的，有利于我们做区域查询。比如一个区域找不到的时候，我们可以扩大范围。

2.1就近解决查询错误问题。

前面说了，如果计算附近的人，就按照一个区域的人来搜索，减少了计算量。，还有一个问题，就是这个地区的人可能和我们不近，邻近地区的人可能更近，如下图所示

描述上图绿色三角符号表示我的位置。绿色圆圈和绿色三角形符号属于同一区域，但相邻区域更近。

对于这个问题，我们假设我们认为的附近区域是10km。如果我们只在这个区域搜索，显然我们可能会错过更近的距离。我们的区域扩大了一倍，从搜索一个区域到搜索九个区域，增加了八个附近的区域，这样就不会有遗漏。

2.2 Geohash编码刚才我们按照自己的理解对区域进行了编码。如果我们把地球看成一个大的二维空间，经度明显是水平的，维度是垂直的。地球的经度范围为[-180，180]，维度的区间为[-90，90]；我们假设编码的位置(经度104.07纬度30.67):

在纵向上，104.07的经度在0到180之间。我们将空白的右半部分编码为1，并在180度内继续一分为二。104.07的经度在90度到180度之间，继续编码为1，所以在经度上编码为11。方向，30.67维编码为0-90范围内的1，继续除法。30.67维度在0-45范围内编码为0，维度代码为10。综合起来，上述位置的代码为1110(先经度，再维度)。我们总共只用4位编码，显然粒度很粗。如果要细化，用更多的数字来表示，就用这种编码方式，把整个空的二维码转换成一维，这样计算和操作会更容易。如果我们用15位表示经度，15位表示维度，那么和就是30位，编码很长。，我们用32个字母(不包括A，I，L，O) 0-9和b-z对01字符串进行base32编码，将5个数字转换成一个字母和一个数字，形成一个相似度# 34；W3qcef # 34，以便将30位代码转换为6位字符串。这种用数字和字符来表示位置的编码方法称为GeoHash编码。

9位Geohash码是45位，也就是可以精确到4.8m，10位geohash码可以精确到1m左右。网上有对应的表格，你可以根据我们的精度要求选择Geohash编码的比特数。

缺点 由Geohash编码的字符或数字表示维度。可能我们在使用的时候，比如需要3m精度的时候，9位精度不够用，10位精度太精确用不上。这时候就需要改变编码方式或者直接使用原来的01字符串。

三种常见的全文搜索引擎，如Solr或es，都支持位置搜索。以solr为例，Solr支持多种距离场定义。常见配置如下

lt！-Solr 4.0 4.0版本4.0或更高版本有默认的字段类型定义，可能略有不同-gt；lt；类型名称=# 34位置# 34；索尔.latpointspatialfield # 34 doc values=# 34 True # 34；/gt。lt；type name=# 34 location _ RPT # 34 class=# 34 sol。spatialrecursiveprefixtreefield类型# 34；Geo=# 34 true # 34/gt。创建一些新的测试文档

添加lt gt lt；doc gt lt。字段名=# 34；id # 34 gt001 lt/field gt。lt；字段名=# 34；成都

Solr支持两种类似的查询分析器geofit查询分析器和bbox查询分析器。

3.1 Geofit Query Analyzer查询附近数据Geofit filter可以根据地理空间之间的距离，从给定点进行环形过滤，查询5km以内的数据。该命令如下所示

fq={！geofilterfield=location _ p pt=30.67，104.05d=1000} sfield:存储位置的字段名称。Pt:初始位置D:附近距离，单位公里结果显示

GEO使用两个步骤来获得结果

根据精度要求，创建一个边长为搜索距离的正方形边框，通过这个正方形过滤文档。计算位置与边框内中心的距离，然后排序，以距离为圆筛选出圆外的数据。如果数据量很大，那么就不需要精确的循环过滤，可以使用bbox inquirer。3.2 bbox query analyzer查询附近数据Bbox filter与geofit非常相似，只要它使用要计算的圆的边界框，它就采用与geofit相同的参数

fq={！Oxfield=location _ p pt=30.67，104.05d=1000}因为没有精准过滤，所以速度比较快，就不贴了。

3.3距离排序根据刚才的查询结果，最近的先来，那么有没有办法计算这个距离呢？solr中有支持排序的相关函数

fl=id，city_s，距离geodist(location_p，30.67，104.05) sort=geodist(location_p，30.67，104.05)asc，得分desc fl=id，city_s，距离geodist(location_p，30.67，104.05)sort=geodist(location _ p，30.67，104.05)asc，得分desc

和查询排序。

今天到此为止吧。

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