头歌MapReduce相似度计算

Question

云计算与分布式系统练习——hadoop

给定两个字符串S1和S2，S1和S2之间的相似度，记为Jaccard(S1,S2) = |G.S1 ∩ G.S2|/|G.S1∪G.S1|，其中，G.S1为字符串S1的N元模型表示（N-Gram），其使用一个长度为N的窗口从左到右把划分成若干个等长（长度为N）的字符串。

为了避免出现S1字符串长度小于N的情况，可以为S1增加N-1个#作为前缀和N-1个$作为后缀。例如字符串Gorbachev和字符串Gorbechyov的二元模型可以分别表示为{#G, Go, or, rb, ba, ac, ch, he, ev, v$}和{#G, Go, or, rb, be, ec, ch, hy, yo, ov, v$}。因此，Jaccard(“Gorbachev”，“ Gorbechyov”) = 5/15 = 1/3。

题目要求
使用Hadoop实现两个文本数据集之间的相似度连接操作。输入：字符串集合R，字符串集合S，相似度阈值θ，N。

输出：
T = {<r,s>|r∈R, s∈S, Jaccard (r,s) >= θ}

说明：相似度阈值设置为0.3，N设置为3，读懂已给出的代码，并补全未给出的代码部分。
####测试说明

输入的字符集格式如下：

2000001 Gabriela Nicolescu
2000002 Hanifa Boucheneb
2000003 Donald P. Cox
2000004 Youssif B. Al-Nashif
2000005 Salim Hariri
按照以下格式输出结果：

(2000006,2000014) 1.0
(2000008,2000054) 0.45

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要解决这个问题，我们可以设计一个基于MapReduce的程序来计算两个字符串集合之间所有字符串对的Jaccard相似度，然后过滤出那些相似度大于等于给定阈值的字符串对。下面是一个可能的MapReduce实现框架：

Mapper阶段

Mapper的任务是读取输入文件中的每一行，将每个字符串转换为其N-Gram表示，然后为每个N-Gram生成键值对。键是N-Gram本身，值是包含字符串ID和字符串本身的元组。

Mapper伪代码

import sys

def mapper():
    for line in sys.stdin:
        # 解析输入行，获取ID和字符串
        id, string = line.strip().split()
        n = 3  # N-Gram大小
        # 为字符串添加前缀和后缀
        padded_string = '#' * (n - 1) + string + '$' * (n - 1)
        # 计算N-Gram
        grams = [padded_string[i:i+n] for i in range(len(padded_string) - n + 1)]
        for gram in grams:
            # 输出键值对，键是N-Gram，值是字符串ID和字符串组成的元组
            print(f'{gram}\t({id}, {string})')

if __name__ == '__main__':
    mapper()

Reducer阶段

Reducer接收来自多个Mapper的相同N-Gram的键值对。它需要收集所有具有相同N-Gram的字符串ID，然后两两比较这些字符串的N-Gram集合，计算它们的Jaccard相似度。

Reducer伪代码

import sys

def reducer():
    current_gram = None
    current_ids = []
    
    for line in sys.stdin:
        gram, value = line.strip().split('\t')
        if current_gram == gram:
            # 同一个N-Gram，收集ID
            current_ids.append(value)
        else:
            if current_gram:
                # 处理上一个N-Gram的所有ID组合
                handle_combinations(current_ids)
            current_gram = gram
            current_ids = [value]
    
    # 处理最后一个N-Gram的所有ID组合
    handle_combinations(current_ids)

def handle_combinations(ids):
    for i in range(len(ids)):
        for j in range(i+1, len(ids)):
            id1, str1 = ids[i].strip('()').split(', ')
            id2, str2 = ids[j].strip('()').split(', ')
            similarity = calculate_jaccard_similarity(str1, str2)
            if similarity >= 0.3:  # 相似度阈值
                print(f'({id1}, {id2})\t{similarity}')

def calculate_jaccard_similarity(s1, s2):
    n = 3
    set1 = set([s1[i:i+n] for i in range(len(s1) - n + 1)])
    set2 = set([s2[i:i+n] for i in range(len(s2) - n + 1)])
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union if union != 0 else 0

if __name__ == '__main__':
    reducer()

注意事项

• 确保在Hadoop环境中正确配置Mapper和Reducer。
• 根据具体环境调整代码中的路径、输入输出格式等。
• 测试代码时，确保输入数据格式正确，且Hadoop环境已经正确安装和配置。

这个框架提供了一个基本的MapReduce实现，用于计算字符串集合之间的Jaccard相似度并筛选出高相似度的字符串对。根据实际需求，可能需要进一步优化性能，比如通过调整Mapper和Reducer的数量，或者使用更高效的数据结构来存储和处理N-Gram信息。