我想根据主题对推文进行聚类(例如，一个集群中的所有 Amazon 推文，另一个集群中的所有 Netflix 推文等)。问题是，所有传入的推文都已根据这些关键字进行了过滤，但它们'困惑不堪，我只是在它们进来时对其进行分类。
我正在使用 Spark 流，并正在寻找一种方法来矢量化这些推文。因为这是批处理，所以我无法访问整个推文语料库。
最佳答案
如果您有一个预定义词汇表，并且可能同时选择多个术语 - 例如一组您感兴趣的非互斥 tweet 类别 - 那么您可以拥有一个二进制向量，其中每个位代表其中一个类别。
如果类别是互斥的，那么您希望通过聚类实现什么目标？具体来说，不存在“灰色区域”，其中一些观察结果属于 CategorySet-A，其他观察结果属于 CategorySet-B，而其他观察结果属于某些中间组合。如果每个观察值都严格限制在一个类别，那么您将拥有离散的点而不是集群。
如果您希望基于相似的单词集进行聚类 - 那么您可能需要预先了解“词汇” - 在本例中意味着:“我关心的推文术语是什么”。在这种情况下，您可以使用词袋模型 https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-bag-words-model/比较推文 - 然后根据生成的向量进行聚类。
现在，如果您不确定词汇先验 - 这很可能是这种情况，因为您不知道下一条推文的内容是什么 - 那么您可能会求助于重新聚类定期 - 当您获得新单词时。然后，您可以使用包含新“看到的”术语的更新词袋。请注意，这会产生处理成本和延迟。为了避免成本/延迟，您必须提前决定要限制聚类的术语:如果您对目标主题感兴趣，则可能会这样做。
关于apache-spark - 如何使用 KMeans 在 Spark 中对推文进行聚类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51614189/