spark计算文本相似度

在Spark中计算文本相似度可以采用以下步骤：

1. 加载文本数据：使用Spark的DataFrame API加载文本数据，将每个文本转换为一个行记录。

2. 分词和特征提取：将每个文本进行分词并提取特征，这些特征可以是词频、TF-IDF等。

3. 计算相似度：使用Spark的MLlib库中的相似度计算算法，如余弦相似度或欧几里得距离等，计算每对文本之间的相似度。

4. 结果展示：将相似度结果保存到DataFrame中，并进行展示和分析。

下面是一个简单的示例代码：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, HashingTF
from pyspark.ml.feature import Normalizer
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.feature import BucketedRandomProjectionLSH
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import IntegerType

# 加载文本数据
df = spark.read.text("path/to/text/file.txt")

# 分词和特征提取
tokenizer = Tokenizer(inputCol="value", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(df)

hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=10000)
featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

# 计算相似度
normalizer = Normalizer(inputCol="features", outputCol="normFeatures")
data = normalizer.transform(rescaledData)

vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=["normFeatures"],
                                  outputCol="featuresVec")
data = vectorAssembler.transform(data)

brp = BucketedRandomProjectionLSH(inputCol="featuresVec", outputCol="hashes",
                                  bucketLength=0.1, numHashTables=20)
model = brp.fit(data)
similar = model.approxSimilarityJoin(data, data, 0.6)

# 结果展示
similar = similar.filter(col("datasetA.id") < col("datasetB.id"))
similar = similar.withColumn("id1", similar["datasetA.id"].cast(IntegerType()))
similar = similar.withColumn("id2", similar["datasetB.id"].cast(IntegerType()))
similar = similar.select("id1", "id2", "distCol")
similar.show()

在这个示例中，我们使用了哈希特征提取（HashingTF）和逆文档频率（IDF）转换来进行特征提取，然后使用了归一化器（Normalizer）对特征向量进行标准化。最后，我们使用了桶随机投影局部敏感哈希（BucketedRandomProjectionLSH）算法计算文本之间的相似度。