题目:给定sina微博的全部用户(1亿以上)和标签(uniq的标签30万左右)的关系, 系统找出共有2个或以上标签的用户对,并给出这些标签是哪些。
- input:userid,taglist
- output:userid,userid,con-taglist (sizeof(con_taglist)>=2)
数据示例
输入
-
AA,体育 新闻清华 百年校庆
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BB,娱乐 八卦清华 新闻
-
CC,体育 娱乐新闻
-
DD,八卦 新闻娱乐
输出
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AA,BB 清华 新闻
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AA,CC 体育 新闻
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BB,CC 娱乐 新闻
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BB,DD 娱乐 八卦 新闻
-
CC,DD 娱乐 新闻
接下来就一起来想办法解决上面的难题。基于对于新浪微博的了解,以下内容可能会在实现中起到一些作用:
-
目前新浪微博每个用户最多可设置标签10个;
-
目前有相当数量的用户是没有设置标签的。
解决问题思路:(自己整理的笨办法,自己能力有限暂时想不到更好的方案)
- 删除没有标签的用户数据,这一操作可以先把一部分不需要纳入分析的数据给排除掉。具体数量未知。
- 建立标签到用户的倒排索引。从以上数据上来看,平均每个标签用户对应的用户ID链要小于10^8*10/30^4 = 3000,但同时要考虑热门标签的ID数量会非常的大。
- 去除倒排索引后只有一个用户数的标签,这个估计可以去除的量很少。
- 对于删除后没有标签的数据按ID大小进行排序。
- 对于用户依次取其标签,查找倒排索引,找到共有用户。(只查找倒排索引中比用户ID比自己大的用户)
基于以上的想法,考虑的新浪微博应该采用了 NOSQL存储,我们先假定具体数据格式如下:
- {“userid”:123,”taglist”:[“体育”,”新闻”,”清华”,”百年校庆”]}
- {“userid”:124,”taglist”:[“娱乐”,”新闻”,”清华”,”八卦”]}
- {“userid”:125,”taglist”:[“娱乐”,”新闻”,”体育”]}
- {“userid”:126,”taglist”:[“娱乐”,”新闻”,”八卦”]}
就上面的一些数据我尝试了下将上面的数据进行倒排索引。具体的Python实现方法(代码写的比较丑,对于python怎么使用MapReduce):
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# -*- coding: utf-8 -*- tagDB = open('tag.txt','r') list = [s.strip() for s in tagDB.readlines()] result={} for i in list: data = eval(i) userid = data['userid'] taglist = data['taglist'] for tag in taglist: if result.has_key(tag): result[tag].append(userid) else: result[tag] = [userid] print result tagDB.close() |
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1. 第一步可以删除标签数目小于2的所以用户;
2. 能否直接用频繁集挖掘?apriori