Question

我是Apache Spark的新手，希望从一堆文本中找到类似的文字，试过自己如下 -

我有2个RDD -

第一个RDD包含不完整的文本，如下所示 -

[0,541 Suite 204, Redwood City, CA 94063]
[1,6649 N Blue Gum St, New Orleans,LA, 70116]
[2,#69, Los Angeles, Los Angeles, CA, 90034]
[3,98 Connecticut Ave Nw, Chagrin Falls]
[4,56 E Morehead Webb, TX, 78045]

第二个RDD包含正确的地址，如下所示 -

[0,541 Jefferson Avenue, Suite 204, Redwood City, CA 94063]
[1,6649 N Blue Gum St, New Orleans, Orleans, LA, 70116]
[2,25 E 75th St #69, Los Angeles, Los Angeles, CA, 90034]
[3,98 Connecticut Ave Nw, Chagrin Falls, Geauga, OH, 44023]
[4,56 E Morehead St, Laredo, Webb, TX, 78045]

编写了这段代码，花了很多时间，任何人都可以告诉我使用scala在Apache Spark中执行此操作的正确方法。

val incorrect_address_count = incorrect_address_rdd.count()
val all_address = incorrect_address_rdd.union(correct_address_rdd) map (_._2.split(" ").toSeq)

val hashingTF = new HashingTF()
val tf = hashingTF.transform(all_address)
.zipWithIndex()

val input_vector_rdd = tf.filter(_._2 < incorrect_address_count)

val address_db_vector_rdd = tf.filter(_._2 >= incorrect_address_countt)
.map(f => (f._2 - input_count, f._1))
.join(correct_address_rdd)
.map(f => (f._2._1, f._2._2))

val input_similarity_rdd = input_vector_rdd.cartesian(address_db_vector_rdd)
.map(f => {

val cosine_similarity = cosineSimilarity(f._1._1.toDense, f._2._1.toDense)

(f._1._2, cosine_similarity, f._2._2)
})


def cosineSimilarity(vectorA: Vector, vectorB: Vector) = {

var dotProduct = 0.0
var normA = 0.0
var normB = 0.0
var index = vectorA.size - 1

for (i <- 0 to index) {
dotProduct += vectorA(i) * vectorB(i)
normA += Math.pow(vectorA(i), 2)
normB += Math.pow(vectorB(i), 2)
}
(dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB)))
}

Answer 1

我有几乎同样的问题。我每行有370K行和2个300K和400K的向量。我将测试rdd行与这两个向量相乘。

您可以做两项重大改进。一个是预先计算的规范。他们不会改变。第二是使用稀疏向量。你去vector.size它是300K，如果你这样做。如果你使用Sparse，它会针对每个关键字进行迭代。（每行20-30个）。

另外我担心这是最有效的方式，因为计算不需要洗牌。如果你最后有一个很好的估计，你可以按分数过滤，事情会很快。（我的意思是哪个分数足够你。）

def cosineSimilarity(vectorA: SparseVector, vectorB:SparseVector,normASqrt:Double,normBSqrt:Double) :(Double,Double) = {
  var dotProduct = 0.0
  for (i <-  vectorA.indices){ 
    dotProduct += vectorA(i) * vectorB(i)
  }
  val div = (normASqrt * normBSqrt)
  if( div == 0 )
    (dotProduct,0)
  else
    (dotProduct,dotProduct / div)
}

通过使用tf-idf将文本特征化为向量来计算余弦相似度

1 个答案: