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我试图在电子邮件列表中找到约 10.000 个不同位置的出现。我需要的是每个电子邮件中最常提及位置的一个向量，一个第二个最频繁的向量，一个第三个最频繁的向量！

由于我的数据集很大，因此我的性能存在问题。我用 stringi 和并行包尝试了它，但它仍然运行得很慢（20.000 个电子邮件和 10.000 个位置大约需要 15 分钟）。输入数据（电子邮件和城市）如下所示：

SearchVector = c('Berlin, 'Amsterdam', San Francisco', 'Los Angeles') ...
g$Message = c('This is the first mail from paris. Berlin is a nice place', 'This is the 2nd mail from San francisco. Beirut is a nice place to stay', 'This is the 3rd mail. Los Angeles is a great place') ...

这是我使用 stringi 的代码：

# libraries
library(doParallel)
library(stringi)

detectCores()
registerDoParallel(cores=7)
getDoParWorkers()

# function
getCount <- function(data, keyword)
{ 
  keyword2 = paste0( "^(", keyword, ")|(", keyword, ")$|[ ](", keyword, ")[ ]" )
  wcount <- stri_count(data, regex=keyword2)
  return(data.frame(wcount))
}

SearchVector = as.vector(countryList2)
Text = g$Message

cityName1 = character()
cityName2 = character()

result = foreach(i=Text, .combine=rbind, .inorder=FALSE, .packages=c('stringi'), .errorhandling=c('remove')) %dopar% 
{

  cities = as.data.frame(t(getCount(i, SearchVector)))
  colnames(cities) = SearchVector

  if ( length(cities[which(cities > 0)]) == 1 ) {
    cityName1 = names(sort(cities, decreasing = TRUE))[1]
    cityName2 = NA
  }
  else if ( length(cities[which(cities > 0)]) > 1 ) {
    cityName1 = names(sort(cities, decreasing = TRUE))[1]
    cityName2 = names(sort(cities, decreasing = TRUE))[2] 
  }

  else  {
    cityName1 = NA
    cityName2 = NA 

  }

  return(data.frame(cityName1, cityName2))
}


g$cityName1 = result[, 1]
g$cityName2 = result[, 2]

有什么想法可以通过例如使用 index 或 equal 来加快速度吗？我真的很期待在这个问题上获得帮助。

非常感谢克莱门斯

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评论这个有点太乱了，但试一试：

library(data.table)
library(stringr)

dt = data.table(Text = g$Message, cleantext = tolower(g$Message))
dt[, place := str_extract_all(cleantext, paste0("(", paste(tolower(SearchVector), collapse = ")|("), ")"))]

您SearchVector在问题中也有一些缺失的引号。

data.table像这样的事情通常快如闪电，但在一个子集上尝试一下，看看它是否可以接受的快。

place 列看起来像一堆用逗号分隔的地名，但在内部它是一个列表，因此很容易进行各种聚合，例如计算每个文本中的位置，计算每个地方被提及的次数等。

dt[, n := lapply(place, length)]; dt
nplace = data.table(place = dt[, unlist(place)])[, .N, place]

在搜索好运时，我还将所有文本更改为小写（这可能不是不区分大小写的最快方法，但它对我来说看起来最明确）。

于 2015-09-29T15:23:16.240 回答