实践2（如何使用word2vec和k-means聚类寻找相似的城市）实践2：如何使用word2vec和k-me

理解业务一个需求：把相似的目的地整理出来，然后可以通过这些相似目的地做相关推荐，或者是相关目的地的推荐

准备数据 Word2Vec算法：可以学习输入的文本，并输出一个词向量模型

对数据进行清洗，去出异常的数据；对文本内容进行分词；把数据存储在文本文件中

训练Word2Vec模型

import gensim import os import re import sys import multiprocessing #引入多线程操作 from time import timeclass getSentence(object): #初始化，获取文件路径 def __init__(self,dirname): self.dirname=dirname#构建一个迭代器 def __iter__(self): for root,dirs,files in os.walk(self.dirname): for filename in files: file_path = root +'/'+filename for line in open(file_path): try: #清除异常数据，主要是去除空白符以及长度为0的内容 s_line = line.strip() if s_line=="": continue #把句子拆成词 word_line = [word for word in s_line.split()] yeild word_line except Exception: print("catch exception") yeild "" if __name__='__main__': #记录一个起始时间 begin=time() #获取句子迭代器 setences=getSentences("traindata") #训练word2vec模型，使用句子迭代器作为语料的输入，设定的最终向量长度为200维；窗口长度为15；词的最小计数为10，词频少于10的词不会进行计算；使用并行处理 model= gensim.models.Word2Vec(sentences,size=200,window=15,min_count=10,workers=multiprocessing.cpu_count()) #模型存储，这块记得预先新建一个model路径，或者增加一段代码来识别是否已经创建，如果没有则新建一个路径 model.save("model/word2vec_gensim") model.wv.save_word2vec_format("model/word2vec_org", "model/vocabulary",binary=False) end.time() #输出运算所用时间 print("Total processing time:%d seconds" % (end-begin))

【实践2（如何使用word2vec和k-means聚类寻找相似的城市）】
训练k-means模型

import gensim from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib from time import time #加载之前已经训练好的word2vec模型 def load_model(): model= gensim.models.Word2Vec.load('../word2vec/model/word2vec_gensim') return model #加载城市名称词库 fd=open("mddwords.txt","r") filterword=[] for line in fd.readlines(): line=line.strip() fliterword.append(line) return fliterword if __name__=="__main__": start=time() #加载word2vec模型 model=load_filterword() #输出词汇表长度 print(len(filterword)) wordvector=[] filterkey={} #获取城市名称词库的词向量 for word in filterword: wordvector.append(model[word]) filterkey[word]=model[word] #输出词汇数量 print(len(wordvector)) #训练K-means模型，这里设置的聚类数为2000，最大迭代次数为100，n_jobs设置的是有多少个任务同时在跑，这样可以进行多组实验来消除初始化点带来的影响 clf=KMeans(n_clusters=2000,max_iter=100,n_jobs=10) s=clf.fit_predict(wordvector) #把模型保存下来 joblib.dump(clf,"kmeans_mdd2000.pkl") labels=clf.labels_ labellist=labels.tolist() print(clf.inertia_) #把所有城市名称的聚类标签保存下来 fp=open("label_mdd2000",'w') fp.write(str(labellist)) fp.close() #把所有城市名称保存下来，其中顺序与聚类标签顺序一致 fp1=open("keys_mdd2000",'w') for k in filterkey: fp1.write(key+'\n') print("over") end=time() print("use time") print(end-start)

最终确定的聚类簇数是100