mapreduce实现余弦相似度计算

在MapReduce编程模型中实现余弦相似度计算可以通过以下步骤完成：

1. 首先，将文本文件转换为Doc-word矩阵。每一行代表一个文档，每一列代表一个单词，矩阵中的元素表示该单词在对应文档中的出现次数或权重。

2. 接下来，使用倒排索引的数据结构将包含相同单词的文档映射到同一个节点上。这样可以减少计算量，只需计算相似度不为0的文档之间的相似度。

3. 在Map阶段，每个Mapper将处理一个文档，并计算该文档与其他文档之间的相似度。具体步骤如下：
- 对于每个文档，计算该文档中每个单词的TF-IDF值（词频-逆文档频率）。
- 将计算得到的TF-IDF值作为键，文档ID作为值进行输出。

4. 在Reduce阶段，每个Reducer将处理一个TF-IDF值，并计算该值对应的文档之间的相似度。具体步骤如下：
- 对于每个TF-IDF值，获取包含该值的文档ID列表。
- 遍历文档ID列表，计算每对文档之间的余弦相似度。
- 将计算得到的相似度作为键，文档对作为值进行输出。

5. 最后，根据输出结果排序并输出相似度最高的文档对。

下面是一个示例代码片段，演示了如何在MapReduce中实现余弦相似度计算：

# Map阶段
def mapper(doc_id, doc):
    tfidf_values = calculate_tfidf(doc)  # 计算TF-IDF值
    for tfidf in tfidf_values:
        emit(tfidf, doc_id)  # 输出键值对

# Reduce阶段
def reducer(tfidf, doc_ids):
    for i in range(len(doc_ids)):
        for j in range(i+1, len(doc_ids)):
            similarity = calculate_similarity(doc_ids[i], doc_ids[j])  # 计算相似度
            emit(similarity, (doc_ids[i], doc_ids[j]))  # 输出键值对

# 执行MapReduce任务
for doc_id, doc in input_docs:
    mapper(doc_id, doc)

sort_and_output_results()