2018, Vol. 27
2. 福建师范大学 数字福建环境监测物联网实验室, 福州 350117
Fujian Provincial Digit Fujian Internet-of-Things Laboratory of Environmental Monitoring, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
在大数据评测中, 因大数据集不易获取, 对大数据生成工具的研究引起了广泛关注. 在大数据生成工具研究中最关键的困难问题是如何刻画真实数据集中的数据特征. 学术界已经有大量的关于数据特征的工作, 可简单地划分为两类: 基于属性特征的仿真数据生成和基于属性关联特征仿真数据生成.
依据是否考虑时间变化因素, 基于属性特征的相关研究主要分为时间属性相关性质的研究和非时间属性相关性质的研究. 对于前者, 在很多领域已经有较为成熟的应用. 比如, 用于优化缓存性能的工作负载仿真数据生成[1]、在人类行为动力学领域研究人类行为事件时, 基于时间间隔分布的仿真数据生成[2]. 对于后者, 美国俄亥俄州立大学张晓东等[3]基于非时间相关属性的仿真数据生成时, 提出拉伸指数(Stretched Exponential, SE)分布比Zipf-like分布能更好的刻画频数与其排名的关系, 也能更好的刻画重尾特征.
而基于属性关联特征的仿真数据生成相关研究主要从相关性方面展开研究. 比如在大数据生成器研究中, 加拿大萨斯喀彻温大学Busari[4]等研制了ProWGen数据生成器, 对属性关联采用正/负相关的属性关联方式进行了实现; 中科院计算所詹剑锋等研发的可扩展大数据生成器BDGS[5]; 加拿大多伦多大学Rabl[6]等研发的PDGF框架, 以及已在广泛使用的大数据评测标准BigDataBench[7]等. 以上这些大数据生成工具很少有涉及到除正/负相关以外的属性关联特征的相关性方面, 普遍将重心放在对属性特征的研究层面, 而少有对属性间的关联特征的研究.
针对属性关联特征构建难的问题, 本文受张晓东等[3]研究的启发, 提出了基于非时间属性关联的数据逼真生成算法(Table Data Simulation Generating Algori-thm Based on Not-temporal Attribute Correlation, TDSA), 重点研究了非时间属性之间的关联特征, 通过仿真生成数据特征与真实数据特征的对比, 实验结果表明, 该算法能够有效的模拟真实数据集.
1 相关工作为了逼真生成数据, 已经有了很多相关研究. 对单一属性特征的刻画一般有两种方式: 一种是通过随机、枚举或者数据字典的方式, 主要作用于非关键属性; 另一种是通过分布特征的方式, 主要用于关键属性. 比如, Gray[8]采用均匀分布、指数分布、正态分布、自相似分布刻画关键属性, 该项工作具有非常重要的意义; Rabl[6]等使用β分布、二项指数分布、对数正态分布、泊松分布等形式来模拟关键属性特征, 设计了数据生成框架PDGF. 还有许多其他的重要工作, 如: 大数据测试基准BigDataBench[7]、中科院计算所詹剑锋研发的BDGS[5]框架、雅虎公司的YCSB[9,10]等.
与时间有关的属性关联性研究, 需要为时间属性建模(如自相似性、多分形性等), 通过模拟时间相关属性特征来生成数据. 比如, BURSE[11]工作负载数据生成器, 根据数据的周期性、突发性特征来模拟数据的自相似性; 法国凡尔赛大学Laurent[12]利用多分形理论在不同单位时间内进行数据仿真; 美国新泽西理工学院Ansari[13]采用FARIMA对MPEG中的I、P和B帧自相关结构进行建模. 较为成熟的产品, 加拿大西蒙菲沙大学Jiang[14]收集蜂窝数字包数据网络中的业务数据, 运用工具OPNET建模和仿真分析.
在大数据关联关系度量领域, 美国加州大学伯克利分校Speed教授在《Science》杂志上发表论文所述, 从庞大数据集中发现数据之间潜在的重要有趣的关系变得十分重要, 21世纪将是关联性学习的时代[15]. 所谓关联性学习就是发现存在于大量数据集中的关联关系或相关关系, 从而描述一个事物中某些属性同现的规律和模式. 这种同现关系可能表现为具有严格确定性的函数显示表达形式, 也可能是客观对象之间确实存在, 但在数量上不是严格对应的依存关系, 也可能是完全不存在内在联系的虚假相关关系[16].
对于多表之间的关联性研究, 加拿大多伦多大学Rabl等[17]提出了一种方法, 例如一个网络学习管理系统(见图1), 其中主要包括三个表: 学生信息表(主键为studentid)、课程信息表(主键为courseid)、学生选课信息表(主键为scid, 外键为studentid和courseid). 首先生成学生选课信息表, 然后根据学生选课信息表中的studentid和courseid分别生成学生信息表和课程信息表. 这样能保证学生选课信息表中的studentid来自学生信息表, courseid来自课程信息表. PDGF[6]框架中对多表之间的关联也采用该方法.
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图 1 网络学习管理系统的一个实例 |
以上这些多表之间的关联方法、单属性刻画方法, 属性关联方法, 都已构建了应用工具. 但是, 对非时间属性相关性质研究中仍存在构建属性关联的困难问题. 本文依据大数据关联关系度量技术, 针对非时间属性的相关性, 提出TDSA算法, 逼真生成不同应用背景下表格中非时间属性对数据.
2 理论基础 2.1 相关性度量标准: MIC变量对之间的相关性度量, 在大数据分析领域已经有很多的研究[18], 比如, 识别线性关系的Person相关系数, 识别单调函数的Spearman相关系数和Kendall相关系数等等. 在《Science》杂志上, Reshef[19]等提出MIC度量方式. 此方法不仅能刻画线性关系, 还能很好地度量非线性关系, 甚至是多种函数的叠加, 具有广泛性; 对于不同关系类型, 若噪声相同, 则MIC值也相同, 具有公平性.
假设有n个变量对的数据集D, 根据坐标轴把D分为
| ${I^ * }(D,x,y) = \max I(D{|_G})$ | (1) |
根据划分的方式不同, 可以得到一个的矩阵, 对这个矩阵标准化得到式(2).
| $M{(D)_{x,y}} = \frac{{{I^ * }(D,x,y)}}{{\log \min \left\{ {x,y} \right\}}}$ | (2) |
在网格划分细度下, 矩阵中的最大值即为MIC值:
| ${\rm{MIC}}(D) = \mathop {\max }\limits_{xy < B(n)} \left\{ {M{{(D)}_{x,y}}} \right\}$ | (3) |
由于
Zipf-like分布广泛用于描述频数与其排名的分布特征. 但是美国俄亥俄州立大学张晓东等[1,3]对Web工作负载上不同类型的16个数据集进行分析, 发现Zipf-like分布不适合描述此分布特征, 而SE分布能更好地刻画.
Zipf分布函数为:
| $y = \frac{c}{{{x^a}}}$ | (4) |
为了方便用最小二乘法拟合, 将函数变换成:
| $\ln y = \ln c - a\ln x$ | (5) |
SE分布的分布函数为:
| $y = {e^{ - {{(\frac{x}{{{x_0}}})}^c}}}$ | (6) |
其中c为广延参数, 其参数范围在(0, 1), x0为尺度参数. 为方便用最小二乘法拟合, 将分布函数变换成式(7).
| ${y^c} = - a\ln x + b$ | (7) |
其中
MIC值具有广泛性和公平性, 本文将考虑用MIC值将作为TDSA中度量属性间关联性的依据. Zipf分布广泛用于描述频数与其排名的分布特征, 张晓东证明SE分布具有更好的效果[3]. 本文提出的TDSA算法将分别采用Zipf分布和SE分布作为描述属性间关系的函数, 最终通过实验对比, 采用了SE分布.
3 基于属性关联的数据逼真生成算法本文提出基于属性关联的数据逼真生成算法TDSA. 该算法分为三个阶段: 第一阶段, 提取真实数据集模型参数; 第二阶段, 设置仿真数据集的规模, 检验规模设置的合理性, 生成模型为下一阶段准备; 第三阶段, 生成一个带约束条件的二维矩阵, 生成填充矩阵的方式, 生成逼真数据集. 算法描述如图2所示. 其中步骤1至步骤6是第一阶段, 步骤7至步骤10为第二阶段, 步骤11至步骤13为第三阶段.
3.1 提取模型参数首先从数据集中提取关键属性, 做两重频数统计和一次在群体上的平均总和统计. 然后, 根据统计结果计算MIC值来评估相关性, 并采用SE分进行拟合, 提取出模型参数.
下面将采用被广泛使用的MovieLens-1M数据集说明此提取过程. MovieLens-1M数据集中用户对电影评分表, 此表包含6040位用户对3900部电影的1 000 209条评分记录. 此表由用户id、电影id、评分等级和时间戳构成. 提取出用户id和电影id这一对非时间属性对. 对用户id做频数统计得到用户的活跃度, 电影id做频数统计得到电影的流行度. 活跃度降序排列得到相应的排名, 流行度降序排列得到相应的排名. 对活跃度做频数统计得到活跃度与其出现的频数, 对流行度做频数统计得到流行度与其出现的频数. 根据上述的操作之后得到4个关系: 活跃度与其排名关系; 活跃度与其频数的关系; 活跃度簇与其流行度平均总和关系, 流行度与其排名关系.
用MIC值对上述的4个关系进行相关性度量, 然后用SE分布函数刻画这4个关系, 就可以提取模型参数.
3.2 检验规模合理性如果这两个属性间存在单向选择的关系, 比如用户看电影, 用户买商品, 用户听音乐等等, 那么此类关系都可以采用下面的方法来提取关联关系. 此关联关系在算法中用于检验规模的合理性.
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图 2 TDSA算法流程图 |
以MovieLens-1M数据集为例说明此提取过程. 通过用户活跃度与其频数关系, 可以得到用户活跃度对应的频数(FreqFreq), 所有活跃度对应的频数总和是用户数量(UserCount).
| $\sum {FreqFreq\; = \;UserCount} $ | (8) |
通过电影流行度与其频数关系, 可以得到电影流行度对应的频数(PopuFreq), 所有流行度对应的频数总和是电影数量(ItemCount).
| $\sum {PopuFreq = ItemCount} $ | (9) |
因为真实数据集中每条记录包含一个Userid和一个Itemid, 所以所有用户活跃度总和要和电影流行度总和相等.
| $\sum {Ferq\; = \;\sum {Popu} } $ | (10) |
如果给出用户的规模和电影的规模, 那么可以根据此关联关系得到每一位用户的模型和每一部电影模型. 用户模型包括用户id和用户活跃度, 电影模型包括电影id和电影流行度.
3.3 生成逼真数据集以MovieLens-1M数据集为例, 在二维矩阵中横轴是用户、纵轴代表电影, 交叉式的生成一行或者一列数据. 在生成一个用户的数据时可能需要多次填充用一部电影, 此时是按照从大到小顺序补充. 此填充方式会对数据的噪点产生作用, 并不影响总体上刻画数据特征.
4 实验结果与分析为了验证TDSA是否能有效刻画真实数据集中的数据特征, 实验分为三步: 第一步, 验证4个关系关联度的度量, 此关联度用MIC值来评估; 然后, 对这4个关系的拟合效果比较, 此效果采用决定系数R2进行评估; 最后, 验证生成数据集的逼真效果, 此效果采用逼真数据集模型参数和真实数据集模型参数进行对比.
4.1 数据集描述实验选取4个真实数据集: MovieLens-1M、MovieLens-20M、Amazon-Movie、Amazon-Music. 这些数据集具有较好的代表性. 主要表现在: (1) 数据集来源于可靠而权威的机构或组织, 比如, 明尼苏达大学的社会计算研究; (2) 在各自所在的应用领域内, 数据作为常用数据源被多次使用, 如MovieLens数据集在推荐系统实验中广泛使用; (3) 来自同一系统的不同数据集不同大小, 不同时间段. 比如MovieLens不同时期不同大小的数据1 M和20 M数据集, 亚马逊的用户对电影和音乐的评论信息. 表1对各个数据集进行了简单的介绍.
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表 1 真实数据集 |
MovieLens-1M数据集是结构化数据, 包含2003年2月期间6040位用户对3900部电影的1 000 209条评分记录.
MovieLens-20M数据集是结构化数据, 包含1995年1月至2015年3月期间138 493位用户对27 278部电影的20 000 263条评分记录.
亚马逊电影评论(Amazon-Movie)数据集是半结构化数据集, 包含1996年5月到2014年7月期间的4 607 047条评论记录.
亚马逊数字音乐评论(Amazon-Music)数据集是半结构化数据集, 包含1996年5月到2014年7月期间的836 006条评论记录.
4.2 实验结果与分析关联模型的4个关系表示为, Rank-Freq, Rank-Popu, FreN-Freq, Popu-Freq. 以MovieLens-1M数据集为例, 与此相应的关系分别是: 活跃度与其排名关系、流行度与其排名关系、活跃度与其频数的关系、流行度与其频数关系.
4个数据集的4个关系MIC值, 实验结果如表2所示. 实验结果表明, MIC值取值一般在0.7以上, 说明用MIC度量的这4个关系的相关性比较强. 特别是前两个关系, MIC值接近于1, 说明有很强的相关性.
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表 2 4个数据集中4个关系的MIC值 |
在4个数据集中选取MoiveLens-20M数据集来说明SE分布于Zipf分布拟合效果如图3至图6所示. 实验结果表明, 对这4个关系的拟合, SE分布比Zipf分布的决定系数更大, 说明SE分布比Zipf分布能更有效地刻画这4个关系. 验证TDSA生成数据集的逼真效果, 验证方法是提取逼真数据集的模型参数和真实数据集的模型参数, 然后把这两组参数进行对比. 以Amazon-Movie数据集为例, 实验结果如表3所示, c, b, a代表SE分布的相关参数, T代表真实数据集, S在逼真生成的数据集. 从实验结果可以看出, 逼真数据集模型参数和真实数据集模型参数完全一样. 在其他3个数据集的实验结果也是同样的情况, 逼真数据集模型参数和真实数据集模型参数完全一样. 表明当模型一样时, TDSA能生成和真实数据集有相同特征的逼真数据集, 即说明TDSA能够有效地模拟真实数据集数据特征.
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图 3 MovieLens-20M数据集Rank-Freq散点图 |
5 结论
属性间关联特征的构建是表格数据生成的关键, 本文提出的数据逼真生成算法TDSA, 它首先分析真实数据集提取出关联模型, 然后设置数据规模, 最后在一个代约束的二维矩阵中生成数据. TDSA算法可以在一定程度保持真实数据特征, 有助于对表格数据的逼真生成. 但大数据软件的评测, 存在许多不同的实际应用背景, 对于不同的数据生成速度及数据的分布式分发等数据提供问题是今后努力的研究工作.
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图 4 MovieLens-20M数据集Rank-Popu散点图 |
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图 5 MovieLens-20M数据集FreN-Freq散点图 |
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图 6 MovieLens-20M数据集Popu-Freq散点图 |
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表 3 Amazon-Movie实验数据 |
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