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成都創(chuàng)新互聯(lián)公司長(zhǎng)期為上千多家客戶(hù)提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年,關(guān)注不同地域、不同群體,并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù);打造開(kāi)放共贏平臺(tái),與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為無(wú)錫企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì),無(wú)錫網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。
package spark.FeatureExtractionAndTransformation import org.apache.spark.mllib.feature.{HashingTF, IDF} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * TF-IDF 是一種簡(jiǎn)單的文本特征提取算法 * 詞頻(Term Frequency): 某個(gè)關(guān)鍵詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù) * 逆文檔頻率(Inverse Document Frequency): 大小與一個(gè)詞的常見(jiàn)程度成反比 * TF = 某個(gè)詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)/文章的總詞數(shù) * IDF = log(查找的文章總數(shù) / (包含該詞的文章數(shù) + 1)) * TF-IDF = TF(詞頻) x IDF(逆文檔頻率) * 此處未考慮去除停用詞(輔助詞,如副詞,介詞等)和 * 語(yǔ)義重構(gòu)("數(shù)據(jù)挖掘","數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)",拆分成"數(shù)據(jù)","挖掘","數(shù)據(jù)","結(jié)構(gòu)") * 這樣兩個(gè)完全不同的文本具有 50% 的相似性,是非常嚴(yán)重的錯(cuò)誤. * Created by eric on 16-7-24. */ object TF_IDF { val conf = new SparkConf() //創(chuàng)建環(huán)境變量 .setMaster("local") //設(shè)置本地化處理 .setAppName("TF_IDF") //設(shè)定名稱(chēng) val sc = new SparkContext(conf) def main(args: Array[String]) { val documents = sc.textFile("/home/eric/IdeaProjects/wordCount/src/main/spark/FeatureExtractionAndTransformation/a.txt") .map(_.split(" ").toSeq) val hashingTF = new HashingTF() //首先創(chuàng)建TF計(jì)算實(shí)例 val tf = hashingTF.transform(documents).cache()//計(jì)算文檔TF值 val idf = new IDF().fit(tf) //創(chuàng)建IDF實(shí)例并計(jì)算 val tf_idf = idf.transform(tf) //計(jì)算TF_IDF詞頻 tf_idf.foreach(println) // (1048576,[179334,596178],[1.0986122886681098,0.6931471805599453]) // (1048576,[586461],[0.1823215567939546]) // (1048576,[422129,586461],[0.6931471805599453,0.1823215567939546]) // (1048576,[586461,596178],[0.1823215567939546,0.6931471805599453]) // (1048576,[422129,586461],[0.6931471805599453,0.1823215567939546]) } }
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