实践2：如何使用word2vec和k-means聚类寻找相似的城市

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 time

class 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))
   

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

把这些数据存储到数据库中，并在具体的业务中进行应用