|
|
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。TFIDF（词频逆文档频率）是一种统计方法，用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的一份文件的重要程度。通过MapReduce实现TFIDF，可以有效地在大规模文本数据上计算词频和逆文档频率。
使用MapReduce实现TFIDF
zbhjm0vlv01rpsv.jpg
（图片来源网络，侵删）
TFIDF（Term FrequencyInverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，它的主要目的是反映一个词对于一个文件集或一个语料库中的一份文件的重要程度。
步骤1：计算词频（Term Frequency, TF）
词频是指某个词在文档中出现的频率，计算公式为：
[ TF(t, d) = frac{text{Number of times term t appears in document d}}{text{Total number of terms in document d}} ]
步骤2：计算逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）
逆文档频率是一个词的重要性度量，它与包含该词的文档数成反比，计算公式为：
[ IDF(t, D) = log_eleft(frac{text{Total number of documents }D}{text{Number of documents containing term t}}right) ]
zbhjfzha0io2e34.png
（图片来源网络，侵删）
D是文档总数，t是某个词。
步骤3：计算TFIDF值
将TF和IDF相乘得到TFIDF值，表示某个词在某个文档中的重要性，计算公式为：
[ TFIDF(t, d, D) = TF(t, d) times IDF(t, D) ]
MapReduce实现TFIDF
Map阶段
1、Mapper: 读取输入数据，每行代表一个文档及其内容，输出键值对，键为文档ID，值为文档内容。
zbhjlhrmtlbl4fl.jpg
（图片来源网络，侵删）
def map(document_id, document_content):
# 分词处理
words = document_content.split()
# 输出每个单词及其文档ID
for word in words:
emit(word, document_id)
Reduce阶段
1、Partitioner: 根据单词进行分区，确保相同单词的数据发送到同一个Reducer。
2、Reducer: 对于每个单词，统计出现在多少个不同的文档中，并计算其IDF值。
def reduce(word, document_ids):
# 计算IDF值
num_documents = len(document_ids)
idf = math.log(total_documents / num_documents)
# 输出单词及其IDF值
emit(word, idf)
MapReduce流程归纳
1、Map阶段: 将每个文档的内容拆分成单词，并为每个单词生成一个键值对，键为单词，值为文档ID。
2、Shuffle阶段: 根据单词进行分区，确保相同单词的数据发送到同一个Reducer。
3、Reduce阶段: 对于每个单词，统计出现在多少个不同的文档中，并计算其IDF值。
4、Output阶段: 输出每个单词及其对应的IDF值。
通过以上MapReduce过程，我们可以计算出每个单词的IDF值，进而计算每个文档中每个单词的TFIDF值。 |
|
