Как оптимизировать мой расчет PageRank? - PullRequest
3 голосов
/ 20 марта 2010

В книге Программирование Коллективного Разума Я нашел следующую функцию для вычисления PageRank:

def calculatepagerank(self,iterations=20):
    # clear out the current PageRank tables
    self.con.execute("drop table if exists pagerank")
    self.con.execute("create table pagerank(urlid primary key,score)")
    self.con.execute("create index prankidx on pagerank(urlid)")

    # initialize every url with a PageRank of 1.0
    self.con.execute("insert into pagerank select rowid,1.0 from urllist")
    self.dbcommit()

    for i in range(iterations):
        print "Iteration %d" % i
        for (urlid,) in self.con.execute("select rowid from urllist"):
            pr=0.15

            # Loop through all the pages that link to this one
            for (linker,) in self.con.execute("select distinct fromid from link where toid=%d" % urlid):
                # Get the PageRank of the linker
                linkingpr=self.con.execute("select score from pagerank where urlid=%d" % linker).fetchone()[0]

                # Get the total number of links from the linker
                linkingcount=self.con.execute("select count(*) from link where fromid=%d" % linker).fetchone()[0]

                pr+=0.85*(linkingpr/linkingcount)

            self.con.execute("update pagerank set score=%f where urlid=%d" % (pr,urlid))
        self.dbcommit()

Однако эта функция очень медленная из-за всех запросов SQL в каждой итерации

>>> import cProfile
>>> cProfile.run("crawler.calculatepagerank()")
         2262510 function calls in 136.006 CPU seconds

   Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.000    0.000  136.006  136.006 <string>:1(<module>)
     1   20.826   20.826  136.006  136.006 searchengine.py:179(calculatepagerank)
    21    0.000    0.000    0.528    0.025 searchengine.py:27(dbcommit)
    21    0.528    0.025    0.528    0.025 {method 'commit' of 'sqlite3.Connecti
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler
1339864  112.602    0.000  112.602    0.000 {method 'execute' of 'sqlite3.Connec 
922600    2.050    0.000    2.050    0.000 {method 'fetchone' of 'sqlite3.Cursor' 
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}

Итак, я оптимизировал функцию и придумал следующее:

def calculatepagerank2(self,iterations=20):
    # clear out the current PageRank tables
    self.con.execute("drop table if exists pagerank")
    self.con.execute("create table pagerank(urlid primary key,score)")
    self.con.execute("create index prankidx on pagerank(urlid)")

    # initialize every url with a PageRank of 1.0
    self.con.execute("insert into pagerank select rowid,1.0 from urllist")
    self.dbcommit()

    inlinks={}
    numoutlinks={}
    pagerank={}

    for (urlid,) in self.con.execute("select rowid from urllist"):
        inlinks[urlid]=[]
        numoutlinks[urlid]=0
        # Initialize pagerank vector with 1.0
        pagerank[urlid]=1.0
        # Loop through all the pages that link to this one
        for (inlink,) in self.con.execute("select distinct fromid from link where toid=%d" % urlid):
            inlinks[urlid].append(inlink)
            # get number of outgoing links from a page        
            numoutlinks[urlid]=self.con.execute("select count(*) from link where fromid=%d" % urlid).fetchone()[0]            

    for i in range(iterations):
        print "Iteration %d" % i

        for urlid in pagerank:
            pr=0.15
            for link in inlinks[urlid]:
                linkpr=pagerank[link]
                linkcount=numoutlinks[link]
                pr+=0.85*(linkpr/linkcount)
            pagerank[urlid]=pr
    for urlid in pagerank:
        self.con.execute("update pagerank set score=%f where urlid=%d" % (pagerank[urlid],urlid))
    self.dbcommit()

Эта функция во много раз быстрее (но использует гораздо больше памяти для всех временных словарей), потому что она избегает ненужных запросов SQL в каждой итерации:

>>> cProfile.run("crawler.calculatepagerank2()")
     90070 function calls in 3.527 CPU seconds
Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.004    0.004    3.527    3.527 <string>:1(<module>)
     1    1.154    1.154    3.523    3.523 searchengine.py:207(calculatepagerank2
     2    0.000    0.000    0.058    0.029 searchengine.py:27(dbcommit)
 23065    0.013    0.000    0.013    0.000 {method 'append' of 'list' objects}
     2    0.058    0.029    0.058    0.029 {method 'commit' of 'sqlite3.Connectio
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler
 43932    2.261    0.000    2.261    0.000 {method 'execute' of 'sqlite3.Connecti
 23065    0.037    0.000    0.037    0.000 {method 'fetchone' of 'sqlite3.Cursor'
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}

Но возможно ли еще больше сократить количество SQL-запросов, чтобы еще больше ускорить работу функции? Обновление : исправлены отступы в CalculatePrank2 ().

Ответы [ 4 ]

2 голосов
/ 21 марта 2010

Если у вас очень большая база данных (например, # records ~ # страниц в WWW), использование базы данных способом, подобным тому, что предлагается в книге, имеет смысл, потому что вы не сможете сохранить все данные в памяти.

Если ваш набор данных достаточно мал, вы можете (вероятно) улучшить свою вторую версию, не выполняя так много запросов. Попробуйте заменить ваш первый цикл на что-то вроде этого:

for urlid, in self.con.execute('select rowid from urllist'):
    inlinks[urlid] = []
    numoutlinks[urlid] = 0
    pagerank[urlid] = 1.0

for src, dest in self.con.execute('select fromid, toid from link'):
    inlinks[dest].append(src)
    numoutlinks[src] += 1

Эта версия выполняет ровно 2 запроса вместо O (n ^ 2) запросов.

1 голос
/ 21 марта 2010

Я считаю, что большая часть времени тратится на эти SQL-запросы:

for (urlid,) in self.con.execute("select rowid from urllist"):
    ...
    for (inlink,) in self.con.execute("select distinct fromid from link where toid=%d" % urlid):
        ...
        numoutlinks[urlid]=self.con.execute("select count(*) from link where fromid=%d" % urlid).fetchone()[0]            

Если у вас достаточно памяти, вы можете сократить это до двух запросов:

  1. SELECT fromid,toid FROM link WHERE toid IN (SELECT rowid FROM urllist)
    а также
  2. SELECT fromid,count(*) FROM link WHERE fromid IN (SELECT rowid FROM urllist) GROUP BY fromid

Затем вы можете просмотреть результаты и построить inlinks, numoutlinks и pagerank.

Вы также можете воспользоваться collections.defaultdict:

import collections
import itertools
def constant_factory(value):
    return itertools.repeat(value).next

Следующее затем делает inlinks диктом сетов. Наборы уместны, т.к. Вы хотите только отдельные URL

inlinks=collections.defaultdict(set)

И это делает pagerank диктовкой со значением по умолчанию 1,0:

pagerank=collections.defaultdict(constant_factory(1.0))

Преимущество использования collection.defaultdict в том, что вы не нужно предварительно инициализировать диктовку.

Итак, все, что я предлагаю, выглядело бы примерно так:

import collections
def constant_factory(value):
    return itertools.repeat(value).next
def calculatepagerank2(self,iterations=20):
    # clear out the current PageRank tables
    self.con.execute("DROP TABLE IF EXISTS pagerank")
    self.con.execute("CREATE TABLE pagerank(urlid primary key,score)")
    self.con.execute("CREATE INDEX prankidx ON pagerank(urlid)")

    # initialize every url with a PageRank of 1.0
    self.con.execute("INSERT INTO pagerank SELECT rowid,1.0 FROM urllist")
    self.dbcommit()

    inlinks=collections.defaultdict(set)

    sql='''SELECT fromid,toid FROM link WHERE toid IN (SELECT rowid FROM urllist)'''
    for f,t in self.con.execute(sql):
        inlinks[t].add(f)

    numoutlinks={}
    sql='''SELECT fromid,count(*) FROM link WHERE fromid IN (SELECT rowid FROM urllist) GROUP BY fromid'''
    for f,c in self.con.execute(sql):
        numoutlinks[f]=c

    pagerank=collections.defaultdict(constant_factory(1.0))
    for i in range(iterations):
        print "Iteration %d" % i
        for urlid in inlinks:
            pr=0.15
            for link in inlinks[urlid]:
                linkpr=pagerank[link]
                linkcount=numoutlinks[link]
                pr+=0.85*(linkpr/linkcount)
            pagerank[urlid]=pr
    sql="UPDATE pagerank SET score=? WHERE urlid=?"
    args=((pagerank[urlid],urlid) for urlid in pagerank)
    self.con.executemany(sql, args)
    self.dbcommit()
0 голосов
/ 25 марта 2010

Я отвечаю на свой вопрос, так как в итоге выяснилось, что комбинация всех ответов сработала для меня лучше всего:

    def calculatepagerank4(self,iterations=20):
    # clear out the current PageRank tables
    self.con.execute("drop table if exists pagerank")
    self.con.execute("create table pagerank(urlid primary key,score)")
    self.con.execute("create index prankidx on pagerank(urlid)")

    # initialize every url with a PageRank of 1.0
    self.con.execute("insert into pagerank select rowid,1.0 from urllist")
    self.dbcommit()

    inlinks={}
    numoutlinks={}
    pagerank={}

    for (urlid,) in self.con.execute("select rowid from urllist"):
        inlinks[urlid]=[]
        numoutlinks[urlid]=0
        # Initialize pagerank vector with 1.0
        pagerank[urlid]=1.0

    for src,dest in self.con.execute("select distinct fromid, toid from link"):
        inlinks[dest].append(src)
        numoutlinks[src]+=1          

    for i in range(iterations):
        print "Iteration %d" % i

        for urlid in pagerank:
            pr=0.15
            for link in inlinks[urlid]:
                linkpr=pagerank[link]
                linkcount=numoutlinks[link]
                pr+=0.85*(linkpr/linkcount)
            pagerank[urlid]=pr

    args=((pagerank[urlid],urlid) for urlid in pagerank)
    self.con.executemany("update pagerank set score=? where urlid=?" , args)
    self.dbcommit() 

Таким образом, я заменил первые два цикла, как предложено allyourcode, но, кроме того, также использовал executemany (), как в решении из ˜unutbu. Но в отличие от ˜unutbu я использую выражение генератора для аргументов, чтобы не тратить слишком много памяти, хотя использование списка было немного быстрее. В конце концов, процедура была в 100 раз быстрее, чем процедура, предложенная в книге:

>>> cProfile.run("crawler.calculatepagerank4()")
     33512 function calls in 1.377 CPU seconds
Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.004    0.004    1.377    1.377 <string>:1(<module>)
     2    0.000    0.000    0.073    0.036 searchengine.py:27(dbcommit)
     1    0.693    0.693    1.373    1.373 searchengine.py:286(calculatepagerank4
 10432    0.011    0.000    0.011    0.000 searchengine.py:321(<genexpr>)
 23065    0.009    0.000    0.009    0.000 {method 'append' of 'list' objects}
     2    0.073    0.036    0.073    0.036 {method 'commit' of 'sqlite3.Connectio
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler
     6    0.379    0.063    0.379    0.063 {method 'execute' of 'sqlite3.Connecti
     1    0.209    0.209    0.220    0.220 {method 'executemany' of 'sqlite3.Conn
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}

Следует также помнить о следующих проблемах:

  1. Если вы используете форматирование строки с помощью %f вместо использования заполнителя ? для построения оператора SQL, вы потеряете точность (например, я получил 2,9796095721920315 с использованием ?, но 2,9796100000000001 с использованием %f.
  2. Повторяющиеся ссылки с одной страницы на другую рассматриваются как одна ссылка в алгоритме PageRank по умолчанию. Однако решение из книги не учло этого.
  3. Весь алгоритм из книги ошибочен: причина в том, что на каждой итерации счетчик рейтинга страниц не сохраняется во второй таблице. Но это означает, что результат итерации зависит от порядка зацикленных страниц, и это может значительно изменить результат после нескольких итераций. Чтобы решить эту проблему, нужно либо использовать дополнительную таблицу / словарь для хранения ранга страницы для следующей итерации, либо использовать совершенно другой алгоритм, такой как Power Iteration .
0 голосов
/ 21 марта 2010

Достаточно ли у вас ОЗУ для хранения разреженной матрицы (fromid, toid) в какой-либо форме? Это позволило бы большие оптимизации (с большими алгоритмическими изменениями). По крайней мере, кеширование в памяти (fromid, numlinks), которое вы сейчас делаете с select count(*) в вашем самом внутреннем цикле, должно помочь (я мог бы представить , что кеш, если бы O(N) находился в пространстве, если вы имеете дело с N URL-адресами, скорее всего, поместится в памяти).

...