pySpark Columnsimilarities 的问题

太长了；博士 如何使用 pySpark 比较行的相似度？

我有一个 numpy 数组，我想在其中比较每一行之间的相似性

print (pdArray)
#[[ 0.  1.  0. ...,  0.  0.  0.]
# [ 0.  0.  3. ...,  0.  0.  0.]
# [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  7.]
# ..., 
# [ 5.  0.  0. ...,  0.  1.  0.]
# [ 0.  6.  0. ...,  0.  0.  3.]
# [ 0.  0.  0. ...,  2.  0.  0.]]

使用 scipy 我可以计算余弦相似度如下......

pyspark.__version__
# '2.2.0'

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarities = cosine_similarity(pdArray)

similarities.shape
# (475, 475)

print(similarities)
array([[  1.00000000e+00,   1.52204908e-03,   8.71545594e-02, ...,
          3.97681174e-04,   7.02593036e-04,   9.90472253e-04],
       [  1.52204908e-03,   1.00000000e+00,   3.96760121e-04, ...,
          4.04724413e-03,   3.65324300e-03,   5.63519735e-04],
       [  8.71545594e-02,   3.96760121e-04,   1.00000000e+00, ...,
          2.62367141e-04,   1.87878869e-03,   8.63876439e-06],
       ..., 
       [  3.97681174e-04,   4.04724413e-03,   2.62367141e-04, ...,
          1.00000000e+00,   8.05217639e-01,   2.69724702e-03],
       [  7.02593036e-04,   3.65324300e-03,   1.87878869e-03, ...,
          8.05217639e-01,   1.00000000e+00,   3.00229809e-03],
       [  9.90472253e-04,   5.63519735e-04,   8.63876439e-06, ...,
          2.69724702e-03,   3.00229809e-03,   1.00000000e+00]])

由于我希望扩展到比原始（475 行）矩阵大得多的集合，因此我正在考虑通过 pySpark 使用 Spark

from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix

#load data into spark 
tempSpark =  sc.parallelize(pdArray)
mat = RowMatrix(tempSpark)

# Calculate exact similarities
exact = mat.columnSimilarities()

exact.entries.first()
# MatrixEntry(128, 211, 0.004969676943490767)

# Now when I get the data out I do the following...
# Convert to a RowMatrix.
rowMat = approx.toRowMatrix()
t_3 = rowMat.rows.collect()
a_3 = np.array([(x.toArray()) for x in t_3])
a_3.shape
# (488, 749)

正如您所看到的，数据的形状是a）不再是正方形（它应该是正方形，b）具有与原始行数不匹配的尺寸...现在它确实匹配（部分_每个中的特征数量） row (len(pdArray[0]) = 749) 但我不知道 488 来自哪里

749 的出现让我觉得我需要先转置我的数据。那是对的吗？

最后，如果是这种情况，为什么尺寸不是 (749, 749) ？

首先，columnSimilarities方法仅返回相似度矩阵上三角部分的非对角线条目。由于对角线上没有 1，因此生成的相似度矩阵中的整行可能都是 0。

二、pysparkRowMatrix没有有意义的行索引。所以本质上当从CoordinateMatrix to a RowMatrix, the i值在MatrixEntry被映射到任何方便的地方（可能是一些递增索引）。因此，可能发生的情况是，全为 0 的行将被忽略，并且当您将其转换为矩阵时，矩阵会被垂直压缩。RowMatrix.

在使用以下方法计算后立即检查相似度矩阵的维数可能是有意义的columnSimilarities方法。您可以使用numRows()和numCols()方法。

print(exact.numRows(),exact.numCols())

除此之外，听起来您确实需要转置矩阵才能获得正确的向量相似度。此外，如果出于某种原因您需要在RowMatrix-类似的形式，你可以尝试使用IndexedRowMatrix它确实具有有意义的行索引，并且在转换时会保留原始 CoordinateMatrix 中的行索引。