如何使用MapReduce计算相似度
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解决时间 2021-03-30 19:20
- 提问者网友：ミ烙印ゝ
- 2021-03-30 07:15
如何使用MapReduce计算相似度
最佳答案
- 五星知识达人网友：老鼠爱大米
- 2021-03-30 08:05
由于在索引中的数据结构是倒排索引，其结构如下：
倒排索引（）
举例如下：
Word occurrence@DocID........
cat 6@Doc1 3@Doc2 4@Doc3... etc
Hot 9@Doc1 2@Doc3 10@Doc5... etc
倒排索引是MapReduce的关键部分。我们需要解决的问题是将两个文档向量（也就是将要进行比较的文档）输入到reducer中。
我们要考虑的是的相似性。如何获得他们对应的向量并传给reducer？
相当简单～
Mapper的输出应该是这样的：
Key: Value:
所以对上面的两个文档，对应第一个word cat将是：
Key: Value:<6, 3>
通过这样的方法，在reducer中，你们会有这些值的一个list，对两个文档中出现的word的向量，这就可以在reducer中计算相似度了。
当然，也可以将occurrence改称TF或者TF-IDF向量或者其他什么东西。这里的关键就是要得到正确的KEY-VALUE。
在reducer这儿，你可以获得：
Key: Value: [<6, 4>, <9, 2>]
因此，余弦相似度可以直接通过doc1 (6, 9)和doc3 (4, 2)点乘获得：
(6*4)+(9*2)... etc for larger vectors
分母部分可以这样计算：
sqrt(6^2 + 9^2) * sqrt(4^2 + 2^2) * ...
你可以在reducer中进行这个计算，因为你有两个文档的向量。当然在你的值计算完后，你可以以任何方式从reducer中输出他们
倒排索引（
举例如下：
Word occurrence@DocID........
cat 6@Doc1 3@Doc2 4@Doc3... etc
Hot 9@Doc1 2@Doc3 10@Doc5... etc
倒排索引是MapReduce的关键部分。我们需要解决的问题是将两个文档向量（也就是将要进行比较的文档）输入到reducer中。
我们要考虑的是
相当简单～
Mapper的输出应该是这样的：
Key:
所以对上面的两个文档，
Key:
通过这样的方法，在reducer中，你们会有这些值的一个list，对两个文档中出现的word的向量，这就可以在reducer中计算相似度了。
当然，也可以将occurrence改称TF或者TF-IDF向量或者其他什么东西。这里的关键就是要得到正确的KEY-VALUE。
在reducer这儿，你可以获得：
Key:
因此，余弦相似度可以直接通过doc1 (6, 9)和doc3 (4, 2)点乘获得：
(6*4)+(9*2)... etc for larger vectors
分母部分可以这样计算：
sqrt(6^2 + 9^2) * sqrt(4^2 + 2^2) * ...
你可以在reducer中进行这个计算，因为你有两个文档的向量。当然在你的值计算完后，你可以以任何方式从reducer中输出他们
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