一、需求描述
由于在平台上发布的文章是来源于不同渠道和作者的，发布的文章也存在一定程度上的抄袭或者太相似。为了避免对用户体验造成影响，避免不必要的文章费用支出，需要识别出哪些文章是相似的。数据源是若干文章（中文），初步选择方法为利用doc2vec模型，它类似于word2vec，下面就让我们看看是怎么达到我们的目的。
二、数据预处理
- 从mysql源表导入到hive
- 由于某些文章的内容是图片，这种我们还无法识别相似，因此，过滤掉汉字内容太少的文章。
- 数据源可能包含标题，内容，标签等信息，因为是识别相似文章，有的作者可能会改下标题，但是内容却不变，因此，我们这里就选择文章的内容作为输入，而不考虑标题和标签。
三、工具选择
选择python的gensim包中的Doc2Vec。
gensim doc2vec文档
由于目前spark还没有doc2vec的支持，但是看到有deepdist工具可以实现，也可以参照：
DeepDist
分词工具呢，还是采用jieba分词。
四、模型训练简述
分词， 注意，这里没有做去除停用词的处理。
wordList = jieba.cut(s, cut_all=False)将数据输入用LabeledSentence方法封装
sentence = models.doc2vec.LabeledSentence(words=list(seg_list), tags=[int(id)])模型训练
model = models.Doc2Vec(sentences,alpha=.025, min_alpha=.025, min_count=1,workers=8, iter=6, size=500)计算，获得相似文章
similar_result = model.docvecs.most_similar(info_id, topn=20)
五、调参
- 数据源，当需要识别的文章参与模型训练后，计算出的相似度准确率较高
- 学习速率
- 迭代次数
- 向量的维度
六、结果展示
查询结果：
我们看到278561的文章与277878的文章相似度达到86%，实际发现的确是一样的文章
七、存在的问题
- 怎样确定阈值标示是否相似
- 怎样实现模型的增量训练
- 怎样计算一个新文章的相似文章（可以用infer_vector）
八、code
import jieba
import re
from deepdist import DeepDist
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence
from pyspark.sql import HiveContext
from pyspark import SparkConf,SparkContext
from gensim import models
from pyspark.sql import SparkSession#spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
#appName = "Doc2Vec model training"
#conf = SparkConf().setAppName(appName)
#sc = SparkContext(conf = conf)
#spark = HiveContext(sc)regex=u"[\u4e00-\u9fa5]+"
p = re.compile(regex)def split(jieba_list, iterator):sentences = []for i in iterator:regex=u"[\u4e00-\u9fa5]+"
p = re.compile(regex)def split(jieba_list, iterator):sentences = []for i in iterator:try:seg_list = []#out_str = ""s = ""for c in i:if not c is None:s += c.encode('utf-8')id = s.split("__")[0]s = s.split("__")[1]wordList = jieba.cut(s, cut_all=False)for word in wordList:if word in jieba_list:continueif re.search(regex, word):seg_list.append(word)sentence = models.doc2vec.LabeledSentence(words=list(seg_list), tags=[int(id)])sentences.append(sentence)except:continuereturn sentencesspark.sql("use databaseName")
df = spark.sql("SELECT concat(id,'__',description) FROM similar_info_regonize_data_source_final")take = df.rdd.repartition(500).mapPartitions(lambda it: split([u'\u5fae\u8f6f',u'\u96c5\u9ed1',u'\u8f6c\u81ea'],it))print("start build model...")sentences = take.collect()
model = models.Doc2Vec(sentences,alpha=.025, min_alpha=.025, min_count=1,workers=8, iter=6, size=500)
model.train(sentences)print("save model")model.save("/home/rd/python/workspace/duankai/similarity_model1.doc2vec")print("success"))
Collaborative Metric Learning(一)（WWW2017）)
Collaborative Metric Learning(二)（WWW2017）)
)
)
