认知搜索分面存储需求

要解决“认知搜索分面存储需求”，可以采用以下步骤和代码示例：

1. 创建一个数据存储结构，用于存储搜索分面的信息。可以使用数据库、文件系统或内存数据结构，如哈希表、树等。

class CognitiveSearchFacetStorage:
    def __init__(self):
        self.facets = {}  # 使用字典作为存储结构

    def add_facet(self, keyword, facet):
        if keyword in self.facets:
            self.facets[keyword].append(facet)
        else:
            self.facets[keyword] = [facet]

    def get_facets(self, keyword):
        return self.facets.get(keyword, [])

2. 在搜索过程中，将搜索结果按照不同的分面进行存储。

def search(keyword):
    # 执行搜索操作，获取搜索结果

    # 存储搜索结果的分面信息
    facet1 = get_facet1(keyword)
    facet2 = get_facet2(keyword)

    # 将搜索结果及其分面存储
    storage.add_facet(keyword, facet1)
    storage.add_facet(keyword, facet2)

    # 返回搜索结果
    return results

3. 在需要获取搜索结果的分面信息时，从存储结构中获取。

def get_search_facets(keyword):
    return storage.get_facets(keyword)

通过以上解决方法，可以实现对搜索结果的分面存储和检索。在搜索过程中，将搜索结果按照分面进行存储，然后可以根据关键字获取对应的分面信息。这样可以方便地对搜索结果进行分析和展示。