在 columnSimilarties() Spark scala 之后获取列名

Question

我正在尝试使用 spark 中的 columnSimilarities() 构建基于项目的协同过滤模型。使用 columnsSimilarities() 后，我想将原始列名分配回 Spark scala 中的结果。

用于计算数据框上的 columnSimilarities() 的可运行代码。

数据

// rdd
val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
  Seq(
    Row(2.0, 7.0, 1.0),
    Row(3.5, 2.5, 0.0),
    Row(7.0, 5.9, 0.0)
  )
)

// Schema  
val schema = new StructType()
  .add(StructField("item_1", DoubleType, true))
  .add(StructField("item_2", DoubleType, true))
  .add(StructField("item_3", DoubleType, true))

// Data frame  
val df = spark.createDataFrame(rowsRdd, schema) 

计算该数据框上的 columnSimilarities()：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{MatrixEntry, CoordinateMatrix, RowMatrix}

val rows = new VectorAssembler().setInputCols(df.columns).setOutputCol("vs")
  .transform(df)
  .select("vs")
  .rdd

val items_mllib_vector = rows.map(_.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.Vector](0))
                             .map(org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors.fromML)
val mat = new RowMatrix(items_mllib_vector)
val simsPerfect = mat.columnSimilarities()


simsPerfect.entries.collect.mkString(", ")

输出：

res0: String = MatrixEntry(0,2,0.24759378423606918), MatrixEntry(1,2,0.7376189553526812), MatrixEntry(0,1,0.8355316482961213)

我必须从列中获取原始名称，而不是从该向量中的位置。

我尝试从 df 读取列名：

val names = df.columns

我的想法是将名称与该向量中的位置相匹配，其顺序应相同，但我不知道如何将名称与 cosineSimilarities 重新附加到该向量中。

我很高兴得到任何建议！

Answer 1

提取列名（这是棘手的部分，因为它无法在闭包中进行评估）：

val names = df.columns

和map 条目：

simsPerfect.entries.map {
  case MatrixEntry(i, j, v)  => (names(i.toInt),  names(j.toInt), v)
}