Question

我在列表中有一组大小为3的元组，表示窗口序列。我需要的是使用pyspask能够得到（给定元组的两个第一部分）第三个部分。

所以我需要它根据频率创建三个元素的序列。

这就是我在做的事情：

data = [[['a','b','c'],['b','c','d'],['c','d','e'],['d','e','f'],['e','f','g'],['f','g','h'],['a','b','c'],['d','e','f'],['a','b','c'],['b','c','d'],['f','g','h'],['d','e','f'],['b','c','d']]]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data,2)
rdd.cache()
model = PrefixSpan.train( rdd, 0.2, 3)

print(sorted(model.freqSequences().take(100)))

虽然，我希望看到它们的序列和频率遵循字母表，但它们不会。

我得到的序列如下：

FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'd'], [u'b']], freq=1)
FreqSequence(sequence=[[u'g'], [u'c'], [u'c']], freq=1)

未出现在已定义的那些中。显然，我构建我的功能的方式存在问题，或者我在这个算法的目的和功能上缺少一些东西。

谢谢！

Answer 1

首先让我们看看你的输入：

rdd.count()

如您所见，您创建的数据集只包含一个序列。它可以描述为：

<(abc)(bcd)(cde)(def)(efg)(fgh)(abc)(def)(abc)(bcd)(fgh)(def)(bcd)>

因此，根据输入，您获得的模式确实是正确的。例如

FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'd'], [u'b']], freq=1)

对应于：

...(abc)(def)(abc)...

如果数据集的每个元素代表单个序列数据，则可以具有以下形状：

rdd = sc.parallelize([
    [['a'], ['b'], ['c']], [['b'], ['c'], ['d']], [['c'], ['d'], ['e']],
    [['d'], ['e'], ['f']], [['e'], ['f'], ['g']], [['f'], ['g'], ['h']],
    [['a'], ['b'], ['c']], [['d'], ['e'], ['f']], [['a'], ['b'], ['c']],
    [['b'], ['c'], ['d']], [['f'], ['g'], ['h']], [['d'], ['e'], ['f']],
    [['b'], ['c'], ['d']]
])

rdd.count()

rdd.first()

[['a'], ['b'], ['c']]

其中：

每个元素都是一个列表列表。
每个内部列表代表给定位置的可能替代方案。

数据结构如下：

model = PrefixSpan.train(rdd, 0.2, 3)
model.freqSequences().top(5, key=lambda x: len(x.sequence))

[FreqSequence(sequence=[['d'], ['e'], ['f']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['b'], ['c'], ['d']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['a'], ['b'], ['c']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['f'], ['g']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['d'], ['f']], freq=3)]

model.freqSequences().top(5, key=lambda x: x.freq)

[FreqSequence(sequence=[['d']], freq=7),
 FreqSequence(sequence=[['c']], freq=7),
 FreqSequence(sequence=[['f']], freq=6),
 FreqSequence(sequence=[['b']], freq=6),
 FreqSequence(sequence=[['b'], ['c']], freq=6)]

PrefixSpan序列提取误解

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