如何将数据从 DataFrame 准备为 LibSVM 格式？

Question

我想做成libsvm格式，所以我把dataframe做成了我想要的格式，但是我不知道怎么转换成libsvm格式。格式如图所示。我希望所需的 libsvm 类型是 user item:rating 。如果你知道在当前情况下该怎么做:

val ratings = sc.textFile(new File("/user/ubuntu/kang/0829/rawRatings.csv").toString).map { line =>
     val fields = line.split(",")
      (fields(0).toInt,fields(1).toInt,fields(2).toDouble)
}
val user = ratings.map{ case (user,product,rate) => (user,(product.toInt,rate.toDouble))}
val usergroup = user.groupByKey 

val data =usergroup.map{ case(x,iter) => (x,iter.map(_._1).toArray,iter.map(_._2).toArray)}

val data_DF = data.toDF("user","item","rating")

我正在使用 Spark 2.0。

Answer 1

您遇到的问题可以分为以下几种：

将您的评分（我相信）转换为 LabeledPoint 数据 X。
以 libsvm 格式保存 X。

1.将您的评分转换为 LabeledPoint 数据 X

让我们考虑以下原始评分：

val rawRatings: Seq[String] = Seq("0,1,1.0", "0,3,3.0", "1,1,1.0", "1,2,0.0", "1,3,3.0", "3,3,4.0", "10,3,4.5")

您可以将这些原始评分处理为 coordinate list matrix (COO)。

Spark 实现了一个由其条目的 RDD 支持的分布式矩阵：CoordinateMatrix 其中每个条目都是 (i: Long, j: Long, value: Double) 的元组。

注意：仅当矩阵的两个维度都很大且矩阵非常稀疏时才应使用 CoordinateMatrix。（这通常是 user/item 评级的情况。）

import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{CoordinateMatrix, MatrixEntry}
import org.apache.spark.rdd.RDD

val data: RDD[MatrixEntry] = 
      sc.parallelize(rawRatings).map {
            line => {
                  val fields = line.split(",")
                  val i = fields(0).toLong
                  val j = fields(1).toLong
                  val value = fields(2).toDouble
                  MatrixEntry(i, j, value)
            }
      }

现在让我们将 RDD[MatrixEntry] 转换为 CoordinateMatrix 并提取索引行：

val df = new CoordinateMatrix(data) // Convert the RDD to a CoordinateMatrix
                .toIndexedRowMatrix().rows // Extract indexed rows
                .toDF("label", "features") // Convert rows

2。以 libsvm 格式

保存 LabeledPoint 数据

从 Spark 2.0 开始，您可以使用 DataFrameWriter 来做到这一点。让我们创建一个带有一些虚拟 LabeledPoint 数据的小示例（您也可以使用我们之前创建的 DataFrame）：

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))
val neg = LabeledPoint(0.0, Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0)))

val df = Seq(neg,pos).toDF("label","features")

不幸的是，我们仍然不能直接使用 DataFrameWriter，因为虽然大多数管道组件支持加载的向后兼容性，但 2.0 之前的 Spark 版本中的一些现有 DataFrames 和管道，包含向量或矩阵列，可能需要迁移到新的 spark.ml 向量和矩阵类型。

可以在 org.apache.spark.mllib.util.MLUtils. 中找到将 DataFrame 列从 mllib.linalg 类型转换为 ml.linalg 类型（反之亦然）的实用程序。在我们的例子中，我们需要执行以下操作（对于虚拟数据和来自 step 1.)

的 DataFrame

import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
// convert DataFrame columns
val convertedVecDF = MLUtils.convertVectorColumnsToML(df)

现在让我们保存 DataFrame :

convertedVecDF.write.format("libsvm").save("data/foo")

我们可以检查文件内容：

$ cat data/foo/part*
0.0 1:1.0 3:3.0
1.0 1:1.0 2:0.0 3:3.0

编辑：在当前版本的 spark (2.1.0) 中，不需要使用 mllib 包。您可以简单地将 LabeledPoint 数据保存为 libsvm 格式，如下所示：

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint
val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))
val neg = LabeledPoint(0.0, Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0)))

val df = Seq(neg,pos).toDF("label","features")
df.write.format("libsvm").save("data/foo")

Answer 2

为了将现有的转换为类型化的DataSet，我建议如下；使用以下情况 class:

case class LibSvmEntry (
   value: Double,
   features: L.Vector)

您可以使用 map 函数将其转换为 LibSVM 条目，如下所示： df.map[LibSvmEntry](r: Row => /* Do your stuff here*/)

Answer 3

libsvm数据类型特征是一个稀疏向量，你可以用pyspark.ml.linalg.SparseVector解决问题

a = SparseVector(4, [1, 3], [3.0, 4.0])

def sparsevecfuc(len,index,score):
    """
     args: len int, index array, score array
    """
    return SparseVector(len,index,score)
trans_sparse = udf(sparsevecfuc,VectorUDT())

如何将数据从 DataFrame 准备为 LibSVM 格式？

How to prepare data into a LibSVM format from DataFrame?

libsvm

apache-spark

apache-spark-sql

apache-spark-ml

apache-spark-mllib