PrefixSpan 序列提取误区

Question

我在表示窗口化序列的列表中有一组大小为 3 的元组。我需要的是使用 pyspask 来获得（给定元组的前两个部分）第三个部分。

所以我需要它根据频率创建三个元素的序列。

这就是我正在做的事情：

data = [[['a','b','c'],['b','c','d'],['c','d','e'],['d','e','f'],['e','f','g'],['f','g','h'],['a','b','c'],['d','e','f'],['a','b','c'],['b','c','d'],['f','g','h'],['d','e','f'],['b','c','d']]]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data,2)
rdd.cache()
model = PrefixSpan.train( rdd, 0.2, 3)

print(sorted(model.freqSequences().take(100)))

尽管我希望看到它们的序列和频率遵循字母表，但它们没有。

我得到的序列如下：

FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'd'], [u'b']], freq=1)
FreqSequence(sequence=[[u'g'], [u'c'], [u'c']], freq=1)

没有出现在定义的那些。显然我构建特征的方式存在问题，或者我在该算法的目的和功能中遗漏了一些东西..

谢谢！

Answer 1

首先让我们看看您的输入：

rdd.count()

如您所见，您创建了一个只有一个序列的数据集。可以描述为：

<(abc)(bcd)(cde)(def)(efg)(fgh)(abc)(def)(abc)(bcd)(fgh)(def)(bcd)>

所以你得到的模式在给定输入的情况下确实是正确的。例如

FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'd'], [u'b']], freq=1)

对应于：

...(abc)(def)(abc)...

如果数据集的每个元素代表单独的序列数据，则可能具有以下形状：

rdd = sc.parallelize([
    [['a'], ['b'], ['c']], [['b'], ['c'], ['d']], [['c'], ['d'], ['e']],
    [['d'], ['e'], ['f']], [['e'], ['f'], ['g']], [['f'], ['g'], ['h']],
    [['a'], ['b'], ['c']], [['d'], ['e'], ['f']], [['a'], ['b'], ['c']],
    [['b'], ['c'], ['d']], [['f'], ['g'], ['h']], [['d'], ['e'], ['f']],
    [['b'], ['c'], ['d']]
])

rdd.count()

rdd.first()

[['a'], ['b'], ['c']]

其中：

每个元素都是列表的列表。
每个内部列表代表给定位置的可能备选方案。

数据结构如下：

model = PrefixSpan.train(rdd, 0.2, 3)
model.freqSequences().top(5, key=lambda x: len(x.sequence))

[FreqSequence(sequence=[['d'], ['e'], ['f']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['b'], ['c'], ['d']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['a'], ['b'], ['c']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['f'], ['g']], freq=3),
 FreqSequence(sequence=[['d'], ['f']], freq=3)]

model.freqSequences().top(5, key=lambda x: x.freq)

[FreqSequence(sequence=[['d']], freq=7),
 FreqSequence(sequence=[['c']], freq=7),
 FreqSequence(sequence=[['f']], freq=6),
 FreqSequence(sequence=[['b']], freq=6),
 FreqSequence(sequence=[['b'], ['c']], freq=6)]

PrefixSpan 序列提取误区

PrefixSpan sequence extraction misunderstanding

python

apache-spark

apache-spark-mllib

pattern-mining