Вопрос или проблема
У меня есть данные о мешке слов в документе. Данные содержат 3 столбца: {номер документа, номер слова, количество слова в номере}. Я должен сгенерировать частые наборы элементов заданного размера.
Я подумал, что сделаю список всех слов, которые встречаются в документе, создам таблицу этого списка, а затем сгенерирую частые наборы элементов, используя Mlxtend или Orange. Однако этот подход, похоже, неэффективен.
Если размер разумный (т.е. не слишком много документов и не слишком много слов в документе), вы можете попробовать построить карту для каждого возможного набора элементов, например, так:
// Предположим, что данные - это массив размером N, содержащий все документы
// кластеры - это карта, связывающая каждый набор элементов с набором документов
for i=0 to N-1
for j=i+1 to N-1
group = overlap(data[i], data[j])
add data[i] to the set clusters[group]
add data[j] to the set clusters[group]
Альтернативная версия, если количество различных значений и размер наборов позволяют это и/или если возможно предварительное вычисление интересующих наборов элементов:
for i=0 to N-1
for every subset S of data[i]
add data[i] to the set clusters[S]
(адаптировано с https://datascience.stackexchange.com/a/60609/64377)
Ответ или решение
Для эффективной организации данных и генерации частых наборов элементов из ваших документов с использованием формата {номер документа, номер слова, количество слова}, стоит рассмотреть несколько подходов, которые могут оптимизировать процесс.
Проблема
На первый взгляд, представленная схема с использованием таблицы всех слов может быть неэффективной из-за избыточности данных и вычислительных затрат. Обычные алгоритмы (например, Apriori или FP-Growth) требуют значительных ресурсов для обработки большого объёма данных, особенно при большом количестве документов и уникальных слов.
Решение
Для улучшения организации данных и генерации частых наборов элементов потребуется применение более продвинутых методов, таких как:
-
Структура данных для Хранения Слов:
- Используйте хэш-таблицы для хранения слов и их соответствующих документов. Это облегчит доступ и сократит время поиска.
- Создайте обратный индекс: структура, где ключами являются слова, а значениями — списки документов, содержащих это слово и количество его появлений.
-
Предобработка и Преобразование Данных:
- Преобразуйте ваши данные в двухмерный массив, где строки представляют документы, а столбцы — слова. На пересечении должно находиться количество этого слова в документе. Это может уменьшить размер выборки и ускорить алгоритмы генерации частых наборов.
- Уделите внимание фильтрации стоп-слов и нормализации данных (например, приведение к нижнему регистру), что поможет улучшить качество наборов.
-
Алгоритмы Генерации Частых Наборов:
- Примените алгоритмы, такие как FP-Growth, который более эффективен по сравнению с традиционным Apriori, особенно для разреженных данных и больших наборов.
- Используйте реализацию с библиотеками, например, Mlxtend или Orange, чтобы упростить разработку на Python.
-
Параллельные Вычисления:
- Если ваша задача включает большое количество данных, то целесообразно использовать параллельные вычисления для сокращения временных затрат на обработку. Пользуйтесь инструментами типа Dask или PySpark для распределенной обработки данных.
Пример Реализации
— Используя хэш-таблицы и обратный индекс, можно построить базовую структуру хранения:
from collections import defaultdict
# Пример структуры данных
documents = [
{1: 3, 2: 2, 5: 1}, # Документ 1: слова 1 (3), 2 (2), 5 (1)
{2: 1, 3: 2}, # Документ 2: слова 2 (1), 3 (2)
{1: 1, 4: 5} # Документ 3: слова 1 (1), 4 (5)
]
# Обратный индекс
word_docs = defaultdict(list)
for doc_index, doc in enumerate(documents):
for word, count in doc.items():
word_docs[word].append((doc_index, count))
# Теперь мы можем генерировать частые наборы с использованием информации из word_docsЗаключение
Эффективное управление данными и интеграция продвинутых методов могут значительно повысить производительность при генерации частых наборов элементов. Выбор правильной структуры данных, алгоритмов и параллельных вычислений станет ключевым для успешного завершения вашего проекта. Теперь у вас есть инструменты и рекомендации для дальнейшей работы, что позволит вам оптимизировать процесс обработки документов.