用hadoop实现SimRank++算法(1)----权值转移矩阵的计算

xy123321

本文主要针对广告检索领域的查询重写应用，根据查询-广告点击二部图，在MapReduce框架上实现SimRank++算法，关于SimRank++算法的背景和原理请参看前一篇文章《基于MapReduce的SimRank++算法研究与实现》。

SimRank++的矩阵形式的计算公式为：



算法主要步骤如下：

Step1: 计算权值矩阵，并获取最大Query编号和最大广告编号；

Step2: 以Step1的输出作为输入，迭代计算SimRank相似度。

Step3: 计算证据矩阵，并用计算结果修正Step2的输出，计算出最终的经过归一化的相似度分数。

Step4: 把Step3的输出转化为固定的格式，得到最终的相似度分数结果。

其中Step2迭代计算SimRank相似度分数比较复杂，由一系列的MapReduce作业组成。本文主要关注Step1，即计算权值矩阵的计算。Step2~4将在后续的文章中给出。


1.输入文件的格式


为了简单起见，在我们的实现中，用点击次数作为边的权值。一个更好的选择是用广告点击率(Click Through Rate, CTR)作为权值，理由如下：某个广告在q1下展示10000次，点击100次（CTR为0.01）；在q2下展示1000次，点击90次（CTR为0.09）；在q3下展示1000次，点击100次（CTR为0.1）；显然q3和q2的相似度要比q3和q1的相似度要高，然而如果只考虑点击次数，那么算法会认为q3和q1的相似度比q3和q2的高。

期待的输入数据的文件格式：

1. Query和广告的点击关系数据文件（以下记为qas文件）的每一行的格式如下：

qas ^A queryid { ^A adid ^B clicknum}

其中，{ }表示内部的内容可以重复1次或多次，但至少一次；“qas”的标识字符串；‘^A’是ASCII码为1的不可见字符；‘^B’是ASCII码为2的不可见字符。

2. 广告和Query的点击关系数据文件（以下记为aqs文件）的每一行的格式如下：

aqs ^A adid { ^A queryid ^B clicknum}

其中，{ }表示内部的内容可以重复1次或多次，但至少一次；“aqs”的标识字符串；‘^A’是ASCII码为1的不可见字符；‘^B’是ASCII码为2的不可见字符。



上图所示的查询和广告之间的点击关系对应的文件格式如下：

qas文件
qas ^A 1 ^A 1 ^B 10 ^A 3 ^B 5
qas ^A 2 ^A 2 ^B 7 ^A 3 ^B 6
aqs文件
aqs ^A 1 ^A 1 ^B 10
aqs ^A 2 ^A 2 ^B 7
aqs ^A 3 ^A 1 ^B 5 ^A 2 ^B 6


2. 思路分析


权值矩阵元素的计算公式为：



可以看出， variance(a)的计算需要用到aqs文件， normalize_weight(q,a)的计算需要用到qas文件； variance(q)的计算需要用到qas文件， normalize(q,a)的计算需要用到aqs文件。从而，在计算W(a,q) 和 W(q,a)时都要用到aqs文件和qas文件，这使得MapReduce算法的设计比较困难。

考虑前面所述的一个简单例子。”Mapper”任务在处理qas文件时会计算出如下所示的内容。



”Mapper”任务在处理aqs文件时会计算出如下所示的内容。



在计算W(q,a)时需要使用到variance(a)和normalizedweight(q, a)；在计算W(a,q)时需要使用到variance(q)和normalizedweight(a, q)。因此，根据以上分析，对于一个特定的q和a，需要把Map任务的输出中的variance(a)和normalizedweight(q, a)”Shuffle”到同一个”Reduce”节点，由该”Reduce”节点计算出W(q,a)；同理，需要把”Map”任务的输出中的variance(q)和normalizedweight(a,
q) ”Shuffle”到同一个”Reduce”节点，由该”Reduce”节点计算出W(a,q)。

另外，可以看出，在计算W(q1,a), W(q2,a),……. 时都需要用到variance(a)，因此我们希望计算 的“Reduce”节点接受到的值列表中variance(a)项排在所有normalized_weight(q, a)项之前。MapReduce框架在记录到达”Reducer”之前按键对记录排序，但键所对应的值并没有被排序。由于值来自不同的map任务，所以在多次运行程序时，值的出现顺序并不固定，导致每次运行作业的时间会各有不同。一般来说，大多数MapReduce程序无需考虑值在”Reduce”函数中出现的顺序。但是，像我们这里碰到的情况一样，有时确实需要通过对键进行排序和分组等以实现对值的排序。通过MapReduce框架辅助对记录值排序的方法总结如下：

(1) 定义包括自然键和自然值的组合键。

(2) 键的comparator根据组合键对记录进行排序，即同时利用自然键和自然值进行排序。

(3) 针对组合键partitioner和分组comparator在进行分区和分组时均只考虑自然键。

基于以上分析，计算权值矩阵的MapReduce任务需要小心地设计”Map”任务输出的Key和Value的数据结构以及”Partitioner”函数。


3. 算法实现


(1) Map任务输出的键(Key)的数据结构

键(Key)由一个三元组构成：< type, index1, index2 >

type用于标识index1是广告的编号(0)，还是Query的编号(1)；当type = 0时，对应的&#20540;(value)表示normalizedweight(q,a)，其中q等于index1，a等于index2；当type = 1时，value表示normalizedweight(a,q)，其中a等于index1，q等于index2；

另外，当index2 = -1时，表示对应的&#20540;为方差（variance(index1)）。设为-1是为了保证同一组Key对应的&#20540;列表中方差项排在第一个。

键(Key)的三个元素都参与comparator的比较。

(2) Map任务输出的&#20540;(Value)的数据结构

&#20540;(Value)有一个二元组构成：< index, value >，其中index总是等于对应的键的第三个元素index2。这里看&#20284;冗余，其实不然。因为我们在利用MapReduce框架辅助排序时，分组函数(GroupComparator)只比较Key的前两个元素，忽略Key的第三个元素，这样只有Key的前两个元素的&#20540;相同，那么他们的&#20540;将合并到同一个列表中，有唯一的一个“Reduce”函数处理。MapReduce框架在默认情况下只会把key完全相同&#20540;合并到同一个列表中。因此我们需要设置OutputValueGroupingComparator为我们自定义的GroupComparator。可以利用如下的语句设置：

conf.setOutputValueGroupingComparator(GroupComparator.class);


(3) 分区函数

分区函数控制”Map”任务的每个输出记录由哪一个”Reduce”节点处理。在权&#20540;矩阵的计算作业中该函数的地位特别重要。根据上一小节的分析和辅助排序的要求，分区函数只考虑键的前两个元素。我们把”Reduce”节点分成两部分，一部分计算 ，另外一部分计算 。”Partition”函数的代码如下。

public int getPartition(Key key, Value value, int numPartitions)
{
int offset = numPartitions / 2;
if (key.type == 0)
{
int base = numPartitions - offset;
return key.index1 % base &#43; offset;
}
return key.index1 % offset;
}


(4) “Map”函数和”Reduce”函数

“Map”函数和”Reduce”函数并行地处理主要的工作。其中”Map”函数读入qas文件，计算出variance(q)和normalizedweight(a, q)；读入aqs文件，输出variance(a)和normalizedweight(q, a)。同时为了以后的计算方便，”Map”函数还记录下最大的Query编号和最大的Ad编号。由于多个”Map”函数之间不能相互通信，为了得到全局的最大Query编号和Ad编号，每个Map函数结束的时候在一个指定的HDFS目录下新建一个以本函数统计出的当前最大编号为文件名的空文件，前提条件是此时该指定目录下还没有更大编号的文件存在。

“Reduce”函数比较简单，直接根据公式计算出最终的权&#20540;就可以了。”Reduce”输出的Key是一个二元组，表示权&#20540;矩阵的行号和列号。输出的&#20540;为相应的权&#20540;。由于我们在同一个作业中同时计算了Query-Ad的权&#20540;矩阵和Ad-Query的权&#20540;矩阵，这两个矩阵在后面的SimRank实现过程中需要单独使用，因此必须要把两种的输出区分开来。我们使用MultipleOutputs类定义了两个数据收集对象，这两个数据收集对象输出的文件名有不同的前缀。

“Mapper”和”Reducer”的伪代码如下。

计算权&#20540;矩阵的”Map”函数

Setup(){
currMaxQueryId ← 0
currMaxAdId ← 0
dir ← “hdfs://namenode/…/XXX”
}
Map(line_no, line_txt){
content ← Parser(line_txt)
if (content.type == 1)
currMaxQueryId ← max(currMaxQueryId, content. id)
else
currMaxAdId ← max(currMaxAdId, content. id)
weight_sum ← sum(content.weights)
variance ← var(content.weights)
emit <content.type, content.id, -1>, <-1, variance>
for e in content.elements
normalized_weight ← e.weight / seight_sum
emit <content.type, content.id, e.id>, <e.id, variance>
}
Close(){
Query_id ← getCurrentQueryId(dir)
Ad_id ← getCurrentAdId(dir)
If (currMaxQueryId > Query_id)
Touch dir/ currMaxQueryId
If (currMaxAdId > Ad_id)
Touch dir/ currMaxAdId
}


计算权&#20540;矩阵的”Reduce”函数

Reduce(key, valueList){
variance ← valueList[0]
spread ← exp(-variance)
for v in valueList[1]…valueList[N]
emit <key.index1, v.index>, spread * v.value
}
         
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。