2022. 8. 17. 22:01ㆍ알고리즘
뉴스 클러스터링
여러 언론사에서 쏟아지는 뉴스, 특히 속보성 뉴스를 보면 비슷비슷한 제목의 기사가 많아 정작 필요한 기사를 찾기가 어렵다. Daum 뉴스의 개발 업무를 맡게 된 신입사원 튜브는 사용자들이 편리하게 다양한 뉴스를 찾아볼 수 있도록 문제점을 개선하는 업무를 맡게 되었다.
개발의 방향을 잡기 위해 튜브는 우선 최근 화제가 되고 있는 "카카오 신입 개발자 공채" 관련 기사를 검색해보았다.
- 카카오 첫 공채..'블라인드' 방식 채용
- 카카오, 합병 후 첫 공채.. 블라인드 전형으로 개발자 채용
- 카카오, 블라인드 전형으로 신입 개발자 공채
- 카카오 공채, 신입 개발자 코딩 능력만 본다
- 카카오, 신입 공채.. "코딩 실력만 본다"
- 카카오 "코딩 능력만으로 2018 신입 개발자 뽑는다"
기사의 제목을 기준으로 "블라인드 전형"에 주목하는 기사와 "코딩 테스트"에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다.
유사한 기사를 묶는 기준을 정하기 위해서 논문과 자료를 조사하던 튜브는 "자카드 유사도"라는 방법을 찾아냈다.
자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B)는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의된다.
예를 들어 집합 A = {1, 2, 3}, 집합 B = {2, 3, 4}라고 할 때, 교집합 A ∩ B = {2, 3}, 합집합 A ∪ B = {1, 2, 3, 4}이 되므로, 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B) = 2/4 = 0.5가 된다. 집합 A와 집합 B가 모두 공집합일 경우에는 나눗셈이 정의되지 않으니 따로 J(A, B) = 1로 정의한다.
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다. 다중집합 A는 원소 "1"을 3개 가지고 있고, 다중집합 B는 원소 "1"을 5개 가지고 있다고 하자. 이 다중집합의 교집합 A ∩ B는 원소 "1"을 min(3, 5)인 3개, 합집합 A ∪ B는 원소 "1"을 max(3, 5)인 5개 가지게 된다. 다중집합 A = {1, 1, 2, 2, 3}, 다중집합 B = {1, 2, 2, 4, 5}라고 하면, 교집합 A ∩ B = {1, 2, 2}, 합집합 A ∪ B = {1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}가 되므로, 자카드 유사도 J(A, B) = 3/7, 약 0.42가 된다.
이를 이용하여 문자열 사이의 유사도를 계산하는데 이용할 수 있다. 문자열 "FRANCE"와 "FRENCH"가 주어졌을 때, 이를 두 글자씩 끊어서 다중집합을 만들 수 있다. 각각 {FR, RA, AN, NC, CE}, {FR, RE, EN, NC, CH}가 되며, 교집합은 {FR, NC}, 합집합은 {FR, RA, AN, NC, CE, RE, EN, CH}가 되므로, 두 문자열 사이의 자카드 유사도 J("FRANCE", "FRENCH") = 2/8 = 0.25가 된다.
입력 형식
- 입력으로는 str1과 str2의 두 문자열이 들어온다. 각 문자열의 길이는 2 이상, 1,000 이하이다.
- 입력으로 들어온 문자열은 두 글자씩 끊어서 다중집합의 원소로 만든다. 이때 영문자로 된 글자 쌍만 유효하고, 기타 공백이나 숫자, 특수 문자가 들어있는 경우는 그 글자 쌍을 버린다. 예를 들어 "ab+"가 입력으로 들어오면, "ab"만 다중집합의 원소로 삼고, "b+"는 버린다.
- 다중집합 원소 사이를 비교할 때, 대문자와 소문자의 차이는 무시한다. "AB"와 "Ab", "ab"는 같은 원소로 취급한다.
출력 형식
입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.
예제 입출력
FRANCE | french | 16384 |
handshake | shake hands | 65536 |
aa1+aa2 | AAAA12 | 43690 |
E=M*C^2 | e=m*c^2 | 65536 |
1. 입력받은 두 문자열을 모두 소문자로 변경한다. 문제에서 문자열의 대소문자는 구분없이 처리한다고 하였다.
2. map1, map2에 각 문자열로부터 얻을 수 있는 2글자 문자쌍과 그 개수를 담는다.
3. set에는 각 문자열로부터 얻을 수 있는 모든 2글자 문자쌍을 저장해둔다.
4. set에 저장된 문자열을 하나씩 꺼내면서 map1.get(), map2.get()을 비교한다.
4-1) 둘 중 큰 값은 합집합 개수에 더하고, 작은 값은 교집합 개수에 더한다.
static int solution(String str1, String str2) {
int answer = 0;
String st1 = str1.toLowerCase();
String st2 = str2.toLowerCase();
set = new HashSet<>();
Map<String, Integer> map1 = new HashMap<>();
Map<String, Integer> map2 = new HashMap<>();
cluster(st1, map1);
cluster(st2, map2);
boolean flag = false;
Iterator<String> iter = set.iterator();
int hap = 0;
int gyo = 0;
while (iter.hasNext()) {
String next = iter.next();
int a = map1.getOrDefault(next, 0);
int b = map2.getOrDefault(next, 0);
hap += Math.max(a, b);
gyo += Math.min(a, b);
}
if (hap == 0 && gyo == 0) {
return answer = 65536;
}
answer = (int)(((double)gyo / (double)hap) * 65536);
return answer;
}
static void cluster(String str, Map<String, Integer> map) {
boolean flag;
for (int i = 0; i <= str.length() - 2; i++) {
flag = true;
String s = str.substring(i, i + 2);
for (int j = 0; j < 2; j++) {
if(s.charAt(j) < 'a' || s.charAt(j) >'z'){
flag = false;
break;
}
}
if(flag){
set.add(s);
map.put(s, map.getOrDefault(s, 0) + 1);
}
}
}
* map1.get(), map2.get()을 비교하는 과정에서 만약 map에 key값이 없다면 NPE가 발생한다.
어제 알고리즘 문제를 풀면서 map.getOrDefault() 메소드를 사용한 풀이를 보고 써먹어봤는데 아주 편하다.
while (iter.hasNext()) {
String next = iter.next();
int a= 0, b= 0;
if (map1.containsKey(next)) {
a = map1.get(next);
}
if (map2.containsKey(next)) {
b = map2.get(next);
}
hap += Math.max(a, b);
gyo += Math.min(a, b);
}
NPE가 발생하므로, map에 key 값이 있는 경우에만 get 메소드를 실행해야 하는데,
while (iter.hasNext()) {
String next = iter.next();
int a = map1.getOrDefault(next, 0);
int b = map2.getOrDefault(next, 0);
hap += Math.max(a, b);
gyo += Math.min(a, b);
}
map.getOrDefault() 메소드로 깔끔하게 해결된다. 포스팅하다보니 Java 8부터 등장한 Optional과 매우 닮았다는 생각이 든다.
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