Spark对HashingTF使用什么哈希函数，如何复制它？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

Spark MLLIb具有HashingTF（）函数，该函数根据每个术语的哈希值计算文档术语频率。

1）它使用什么函数进行哈希处理？

2）如何从Python获得相同的哈希值？

3）如果我想为给定的单个输入计算散列输出，而不计算术语“频率”，我该怎么做？

回答：

如果您有疑问，通常检查来源。给定项的存储区确定如下：

def indexOf(self, term):
    """ Returns the index of the input term. """
    return hash(term) % self.numFeatures

如您所见，这只是hash存储桶的一个普通的旧模块数。

最终哈希只是每个存储区计数的向量（为简便起见，我省略了docstring和RDD的情况）：

def transform(self, document):
    freq = {}
    for term in document:
        i = self.indexOf(term)
        freq[i] = freq.get(i, 0) + 1.0
    return Vectors.sparse(self.numFeatures, freq.items())

如果您想忽略频率，则可以将其set(document)用作输入，但是我怀疑这里有很多好处。要创建set，hash无论如何都要计算每个元素。

以上是 Spark对HashingTF使用什么哈希函数，如何复制它？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/403432.html

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