大规模文本聚类分析：从倒排索引到相似度计算

"文本聚类是通过对大量文章进行分析，将其按照内容的相似性划分到不同的类别中。本文介绍了一个2007年的项目，该项目处理了近千万篇文章，并且在一个4核4G的低端服务器上成功实现了有效的处理和在线服务。主要技术包括分词、特征向量提取、倒排索引、相似度计算以及聚类算法。" 文本聚类是一种无监督的学习方法，它通过分析文本数据的内在结构，将相似的文章分组到同一类别。在这个项目中，采用了多种技术来实现高效处理： 1. **分词**：分词是预处理阶段的关键步骤，项目中使用了搜狗词库，结合正向、逆向最大匹配，双向匹配以及自适应分词策略。对于特定场景，如文本太短，还可以采用无需字典的分词方法，但效果可能不佳。此外，项目还尝试提取短语，以捕捉更丰富的信息。 2. **特征向量**：为了将文本转换为可用于计算的数学表示，文章被表示为特征向量。每个短语或词被映射为一个特征，其频率决定了向量中的权重。IDF（逆文档频率）被用来提升不常见但重要的词汇的重要性。 3. **倒排索引**：倒排索引用于快速查询包含特定短语或词的文章。短列表在线存储，长列表则存储在单独的文件中，对于过长的列表，只存储不查询，以节省内存。DocID使用Diff+VarInt编码，freq用VarInt编码，优化存储效率。 4. **计算相似度**：项目中采用了余弦相似度公式，计算两个文档向量之间的夹角余弦，作为相似度指标。基础算法是多路归并，时间复杂度为O(m*log(n))，其中m是DocID和频率对的数量，n是特征向量的大小。为了加速，还使用了HeapORLoserTree算法，虽然LoserTree比堆快20%，但需要一个无穷大的guard值。堆算法更为通用，但不需要guard值。 5. **执行聚类**：根据相似度将文章分到同一类。当发现某文档与现有类别的重合度高于一定阈值时，会合并这些类别。然而，这种方法对文章的顺序敏感，顺序不同可能导致聚类结果的差异。此外，大型类别可能会导致主题过于分散，影响聚类效果。 这个项目处理的规模相当大，大约800万篇文章，表明即使在资源有限的环境下，通过合理的技术组合也能实现大规模文本聚类。这种技术在信息检索、文档分类、推荐系统等领域有广泛应用。