Question

我仍然不熟悉scala，但我正在使用它处理一些数据，我从文件中读入以下数据结构：

Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]

，其中

type Id = String

type Category = String

type Tag = String

基本上，Map中的每个键都是与一组类别和一组标签相关联的实体的唯一ID。

我的问题是：哪种方式最好（=最强高效和惯用）计算方式：

标记所有实体（type TagsFrequencies = Map[Tag, Double]）
标记每个类别的频率（Map[Category, TagsFrequencies]）

这是我的尝试：

def tagsFrequencies(tags: List[Tag]): TagsFrequencies =
  tags.groupBy(t => t).map(
    kv => (kv._1 -> kv._2.size.toDouble / tags.size.toDouble))

def computeTagsFrequencies(data: Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]): TagsFrequencies = {
  val tags = data.foldLeft(List[Tag]())(
    (acc, kv) => acc ++ kv._2._2.toList)
  tagsFrequencies(tags)
}

def computeTagsFrequenciesPerCategory(data: Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]): Map[Category, TagsFrequencies] = {

  def groupTagsPerCategory(data: Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]): Map[Category, List[Tag]] =
    data.foldLeft(Map[Category, List[Tag]]())(
      (acc, kv) => kv._2._1.foldLeft(acc)(
        (a, category) => a.updated(category, kv._2._2.toList ++ a.getOrElse(category, Set.empty).toList)))

  val tagsPerCategory = groupTagsPerCategory(data)
  tagsPerCategory.map(tpc => (tpc._1 -> tagsFrequencies(tpc._2)))
}

举个例子，考虑

val data = Map(
  "id1" -> (Set("c1", "c2"), Set("t1", "t2", "t3")),
  "id2" -> (Set("c1"), Set("t1", "t4")))

然后：

标记所有实体的频率为：

Map(t3 -> 0.2, t4 -> 0.2, t1 -> 0.4, t2 -> 0.2)

每个类别的

和标签频率为：

Map(c1 -> Map(t3 -> 0.2, t4 -> 0.2, t1 -> 0.4, t2 -> 0.2), c2 -> Map(t3 -> 0.3333333333333333, t1 -> 0.3333333333333333, t2 -> 0.3333333333333333))

Answer 1

这是对成语的重写，不一定是效率。我会让你的第一个方法更通用（Iterable参数），使用identity代替t => t，并使用mapValues：

def tagsFrequencies(tags: Iterable[Tag]): TagsFrequencies =
  tags.groupBy(identity).mapValues(_.size / tags.size.toDouble)

因为现在需要Iterable[Tag]，所以你可以用它来清理第二种方法：

def computeTagsFrequencies(data: Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]) =
  tagsFrequencies(data.flatMap(_._2._2))

类似于最后一种方法：

def computeTagsFrequenciesPerCategory(data: Map[Id, (Set[Category], Set[Tag])]) =
  data.values.flatMap {
    case (cs, ts) => cs.map(_ -> ts)
  }.groupBy(_._1).mapValues(v => tagsFrequencies(v.flatMap(_._2)))

这些更改都不会以任何有意义的方式影响性能，但您当然应该在自己的应用程序中进行基准测试。

scala中的映射转换（计算标记频率）

1 个答案: