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我有关于一对产品相似性的数据框，例如：

   Product1   Product2  similarity   
   p1          p2         0.102
   p1          p3         0.221
   p1          p4         0.333 
   .....
   p2          p1         0.102
   p2          p3         0.201
   p2          p4         0.242

我想为每个产品选择前 10 个最相似的产品，例如

product.pairs<-ddply(product.pairs, "product1", transform, rank = seq_along(product1)) 
product.pairs<-subset(product.pairs, rank<11,select=c(product1,product2))

这在数据集很小的时候有效，但是一旦产品数量达到 30k，它就太慢了......

我还尝试了 sqldf，以模仿等级和分区，例如...

sql_top10<-" select a.product1,a.product2, a.similarity,count(*) as rank from productpairs a join productpairs b on a.product1=b.product1 and a.similarity>=b.similarity group by a。 product1,a.simlarity"

但这更糟......有什么建议吗？

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使用data.table：

library(data.table)

dt = data.table(your_df)

# fast sort by similarity
setkey(dt, similarity)

# pick (at most) top 10 most similar ones
dt[, Product2[max(1, .N-9):.N], by = Product1]
于 2013-09-10T16:54:07.117 回答