如何在SPARK scala中创建两列邻接矩阵及其计数

在SPARK Scala中创建两列邻接矩阵及其计数的方法如下：

导入所需的SPARK库和模块：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizer
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector

创建SPARK会话：

val spark = SparkSession.builder().appName("AdjacencyMatrix").getOrCreate()

准备数据集：假设我们有一个包含两列数据的DataFrame，分别为source和target，表示两个节点之间的连接关系。可以通过读取数据源或手动创建DataFrame来准备数据集。
创建CountVectorizer模型：

val countVectorizer = new CountVectorizer()
  .setInputCol("source")
  .setOutputCol("sourceVector")
  .setVocabSize(1000)  // 设置词汇表大小，根据实际情况调整

对source列进行向量化转换：

val sourceVectorizerModel = countVectorizer.fit(data)
val sourceVectorized = sourceVectorizerModel.transform(data)

创建CountVectorizer模型并对target列进行向量化转换：

val targetVectorizerModel = countVectorizer.setInputCol("target").setOutputCol("targetVector").fit(data)
val targetVectorized = targetVectorizerModel.transform(sourceVectorized)

创建邻接矩阵：

val adjacencyMatrix = targetVectorized.select("sourceVector", "targetVector")

计算邻接矩阵的计数：

val adjacencyMatrixCount = adjacencyMatrix.groupBy("sourceVector", "targetVector").count()

完整代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizer
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector

val spark = SparkSession.builder().appName("AdjacencyMatrix").getOrCreate()

// 准备数据集
val data = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, 2),
  (1, 3),
  (2, 3),
  (3, 4),
  (4, 5)
)).toDF("source", "target")

// 创建CountVectorizer模型
val countVectorizer = new CountVectorizer()
  .setInputCol("source")
  .setOutputCol("sourceVector")
  .setVocabSize(1000)

// 对source列进行向量化转换
val sourceVectorizerModel = countVectorizer.fit(data)
val sourceVectorized = sourceVectorizerModel.transform(data)

// 创建CountVectorizer模型并对target列进行向量化转换
val targetVectorizerModel = countVectorizer.setInputCol("target").setOutputCol("targetVector").fit(data)
val targetVectorized = targetVectorizerModel.transform(sourceVectorized)

// 创建邻接矩阵
val adjacencyMatrix = targetVectorized.select("sourceVector", "targetVector")

// 计算邻接矩阵的计数
val adjacencyMatrixCount = adjacencyMatrix.groupBy("sourceVector", "targetVector").count()

adjacencyMatrixCount.show()

这段代码使用了SPARK的ML库中的CountVectorizer模型来将source和target列中的数据转换为向量表示，然后通过对向量化后的数据进行分组计数，得到了邻接矩阵及其计数。