优化填充矩阵的速度

Question

我试图在 R 中填充一个最终将对称的大矩阵（55920484 个元素）（因此我实际上只对矩阵的一半执行计算）。结果值矩阵是一个方阵，具有相同的行名和列名。矩阵中的每个值都是比较唯一列表和计算交叉点数的结果。此数据来自更大的数据框 (427.5 Mb)。到目前为止，这是我最快的解决方案，我试图摆脱我知道很慢的循环：

for(i in 1:length(rownames(values))){
  for(j in i:length(colnames(values))){
    A = data[data$Stock==rownames(values)[i],"Fund"]
    B = data[data$Stock==colnames(values)[j],"Fund"]
    values[i, j] = length(intersect(A, B))
  }
}

我尝试了其他几种方法，例如使用具有 SQL 连接的数据库、使用具有 0 和 1 的稀疏矩阵以及使用 R 中的 sqldf 包。

这是我的数据结构：

head(data)

  Fund                          Stock Type Shares.Held Maket.Value X..of.Portfolio Rank Change.in.Shares X..Change X..Ownership
1 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  GRUB CALL      500000    12100000          0.0173   12           500000       New          N/A
2 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  FIVE   SH      214521     6886000          0.0099   15           214521       New            0
3 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  SHAK   SH      314114    12439000          0.0178   11           307114      4387            1
4 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  FRSH   SH      324120     3650000          0.0053   16          -175880       -35            2
5 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  ATRA   SH      393700    10398000          0.0149   14           162003        69            1
6 12 WEST CAPITAL MANAGEMENT LP  ALNY   SH      651000    61285000          0.0875    4        No Change         0            1

Answer 1

我看到三个问题，按重要性递增的顺序排列：

(1) 您多次调用 rownames(values) 和 colnames(values)，而不是在循环外只调用一次。它可能有帮助也可能没有帮助。

(2) 你在最里面的循环下计算A = data[data$Stock==rownames(values)[i],"Fund"]，而你应该在这个循环外计算它。

(3) 最重要的是：您的代码仅使用 table 的两列：基金和股票。我看到在您的数据中有很多行的基金和股票都相同。您应该消除这种冗余。也许您想创建 data1=data[,c("Fund","Stock")] 并消除 data1 中的冗余行（无循环）：

data1 = data1[,order(data1[,"Fund"])]
len = nrow(data1)
good = c(TRUE,data1[-len,1]!=data1[-1,1]|data1[-len,2]!=data1[-1,2])
data1 = data1[good,]

（我没有测试上面的代码）

也许您想更进一步，创建列表，其中针对每个基金指定其包含的股票，没有冗余。

PS：您仍然可以创建列表，为每只股票指定哪些基金拥有它：

rv = rownames(values)
len = length(rv)
fund.list = list()
for (i in 1:len)
    fund.list[[,i]] = data[data$Stock==rv[i],"Fund"]
for (i in 1:len) {
    A = fund.list[[i]]
    for (j in i:len) {
        values[i, j] = length(intersect(A, fund.list[[j]]))
    }
}

优化填充矩阵的速度

Optimizing Speed for Populating a Matrix

optimization

performance

r

matrix

sparse-matrix