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软工之词频统计2.0-结对作业二

作业地址

写在前面
分工
解题思路与设计实现
附加题设计与展示
性能分析与改进
单元测试
贴出Github的代码签入记录
遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法
评价队友
- 值得学习的地方
- 需要改进的地方
学习进度条
PSP表格记录

写在前面

博客地址：http://www.cnblogs.com/vancasola/p/9769732.html
队友博客地址：http://www.cnblogs.com/multhree/p/9769738.html
GitHub地址：https://github.com/Professorchen/pair-project/tree/master/Cplusplus/031602507%26031602543

分工

031602507：陈俞辛

新功能设计实现、附加题构思实现

031602543：周政演

基于 python 及 java 的爬虫实现、附加题构思、对俞辛写各功能模块进行测试、博客撰写

解题思路与设计实现

爬虫

该爬虫可以从CVPR的论文列表上爬取论文题目、摘要，并输出到一个.txt文件中。在此使用两种了工具实现了爬取功能：Java、python

思路

两种语言的实现思路大致相同：

发送http请求
获取整个页面的html
寻找论文页面的URL
循环进入每篇论文页面
获取每篇论文的信息
输出到result.txt文件

其中实现的关键：是找出html的特征部分。也就是能够唯一确定title、abstract位置的html代码段。
例如，针对某段html代码；

<dt class="ptitle"><br><a href="content_cvpr_2018/html/Das_Embodied_Question_Answering_CVPR_2018_paper.html">Embodied Question Answering</a></dt>

其中下段代码可以在整个html页面中确定url的位置

<dt class="ptitle">

通过观察各个页面的url形式，a href = 后的双引号部分中间，加上一段url的头部，即是该篇论文的URL。

贴出python方法的部分代码作为示例：

def GetPaper(FullPaper,begin,end)://获取论文url
         left = FullPaper.find('''<dt class="ptitle">''',begin,end)#特征代码首位置
         right = FullPaper.find('''</a></dt>''',begin,end)#特征代码末位置
         paper = FullPaper[left:right]
         str1=paper.split('"') # 分割开该段文本
         return str1[3]# 提取url链接

代码github地址

同时，抓取的过程可以显示抓取进度

此部分是提取出来的 PaperList 的部分 url 列表

此部分为导出的 .txt 文本

代码组织

代码主要由两个关键部分组成：Count类和FileIO.h
Count类：由

算法关键

关键代码一：统计出现频率最高的X个词组：

//统计出现频率最高的X个词组
vector<map<string, int>::iterator> & Count::countTopXPhrase(int topX)
{
	int phraseMapSize = int(phraseMap.size());
	for (int i = 0; i < phraseMapSize && i < topX; i++)
	{
		auto maxFrxPhrase = phraseMap.begin();
		for (map<string, int>::iterator it = phraseMap.begin(); it != phraseMap.end(); it++)
		{
			if (it->second > maxFrxPhrase->second)
			{
				maxFrxPhrase = it;
			}
		}
		topXPhrase.push_back(maxFrxPhrase);
		maxFrxPhrase->second = -maxFrxPhrase->second;
	}
	return topXPhrase;
}

代码思路

map中存储的是词组和出现频次的 键-值 对，要统计出现频率最高的X个词组，主要有以下两种思路：

思路一

对所有键-值对进行排序，从高到低逐个输出词组，得到词组出现频次的排行榜。
由于不可直接对map进行排序，所以考虑将map的键值对提取，存入自定义的键值对结构体，然后对结构体进行排序。
优点：直接获得排好序的词组排行榜，以后可以根据需要，灵活输出前x个词组的排行。
缺点：使用结构体存储，带来空间资源的开销；对结构体数组进行排序，降低了算法性能。

思路二

不对键-值对进行排序，对map直接进行遍历，找到频次最高的词组。
无需对map排序，直接对map遍历，每遍历一次，找到频次最高的词组，然后将该词组置为负数。
优点：资源开销小，算法性能高。

二者比较

经过测试，思路二的方法性能明显高于思路一，且更不易出错。本次要求无需多次查找不同词组个数的排行榜，思路二更适用于本测试。故使用思路二。
思路二遍历 topX 遍的时间复杂度 O(n) ，而思路一若采用快排时间复杂度为 O(nlogn) 如果单词数 > 100，那么思路一更快。如果单词数 < 100，那么思路二更快，但单词数过少，性能的提升十分有限的。
算法关键：将每一次遍历找出的最高频词组频率置为负数，这样在下一次遍历的时候就不会被重复查找，并且在输出的时候只需要找到负数，输出该词即可。

函数流程图：

统计高频词组

注：( 其中 topX 指命令行输入的自定义词频，如果不指定默认为 10) 。

关键代码二：加入权重的词频统计（部分）

if (wordBuf == "title" && linesBuf[i][j] == ':' && j == 5)
	{
		paperCount++;	//每出现一个 title: 说明是一篇论文
		isTitle = true;
		wordBuf = "";
		continue;
	}
	if (wordBuf == "abstract" && linesBuf[i][j] == ':' && j == 8)
	{
		isTitle = false;
		wordBuf = "";
		continue;
	}

根据需求：属于 Title 的单词权重为10，属于 Abstract 单词权重为1 。首先要区分，单词是属于 Title 部分还是 Abstract 部分。
通过检测到文本中的 title 区分: (读取文件时已经都转为小写) 设置一个 flag 来标记 title。
同时，为了避免文中本身有 title: 这样的串，必须是出现在行首的才设置flag。
算法过程：对全文进行遍历操作，当文本为 title串，且出现在行首时，设置一个flag作为标记，以此来确定，之后的单词属于 title 部分。

关键算法功能一：词组统计

关键算法功能二：文件读取

此外文件的读取同样重要，因为有部分的字符是不需要读取的，并且有固定的格式，因此需要额外的处理。对于每一篇论文都只读取 title 和 abstract两个字段的内容。每次开始读取前都先将论文编号跳过（也就是判断为数字则继续读取下一个字符直至换行符出现）然后读取两行。然后继续等待数字出现。

附加题设计与展示

会议领军人

设计的创意独到之处

“会议领军人”简介：根据在CVPR的论文发表情况，对会议的作者进行一个排行，不同位次的作者占有不同的权重。例如：第一作者权重为5，第二作者权重为4，依次递减，从第五作者后权重均为一。

“会议领军人”作用：

根据排行，可以迅速找到本会议、甚至本领域的“领军人物”，通过作者位次的排行，可以有丰富的作用。
可以通过位次靠前的作者，找一个或多个较为热门的研究方向。
可以通过位次靠前的作者，查他的所作出的相关工作，沿着大牛走过的路前进，少走弯路。
可以通过位次靠前的作者，查找他的研究成果，了解世界最前沿，质量较高的科研成果。

实现思路

思路：

修改爬虫程序，使其可以爬取作者信息，并以逗号分隔作者名。
处理文件时，对以 Authors:开头的行进行遍历。每遇到一个逗号则将作者名保存进数组。
通过作者名在数组中的位置即可分辨是第几作者。每一篇论文进行一次加权计算，然后清空数组进行下一篇论文的计算。
其中第一作者权重为 5 ，依次递减。第五作者之后权重均为 1.

可视化思路：

在原有基础上对生成的文件进行处理
利用 python 的 Matplotlib库生成柱状图
并且在每个柱上添加了具体的数值方便查看
横轴标签作者名过长旋转30°显示。

实现成果展示

通过“会议领军人”，对作者进行了排行，以下是爬取的结果：

然后生成可视化的界面

关键代码解释

对读取到的作者进行加权

int authorCountSize = int(authorCount.size());
			for (int i = 0; i < authorCountSize; i++)
			{
				if (i < 5)
				{
					authorMap[authorCount[i]] += (5 - i);
				}
				else
				{
					authorMap[authorCount[i]]++;
				}
			}

可视化部分的python代码

import matplotlib.pyplot as plt

def autolabel(rects):
 for rect in rects:
  height = rect.get_height()
  plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.-0.2, 1.03*height, '%s' % float(height))
  
rf = open('AuthorRank.txt','r',encoding='UTF-8')
content = rf.readlines()
name_list = []
num_list = []
for x in content:
    Author = ""
    Count = ""
    flag1 = 0
    flag2 = 0
    for y in range(len(x)):
        if flag1 == 1:
            Author += x[y]
        if flag2 == 1:a
            Count += x[y]
        if x[y] == ' ' and x[y-1] == ':':
            flag1 = 1
        if x[y] == ',':
            flag1 = 0
            flag2 = 1
    name_list.append(Author)
    num_list.append(int(Count))
plt.ylabel("Impact Factor")
plt.xlabel("Author Name")
plt.title(u"Author Rank")
fig = plt.bar(range(len(num_list)), num_list,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=1)
plt.xticks(range(len(num_list)),name_list,size='small',rotation=30)
autolabel(fig)
plt.savefig("test.png")
plt.show()

词云

原先生成的字符词频统计排行有以下下缺点：

生成的词频排行不够直观
缺少可视化
应用在网站上不够美观，且难以吸引眼球
与整体UI设计难以一致

故根据获得的词频排行，做出一个可视化的词云，词的大小即代表着词频的大小，可以瞬间catch your eyes，且便于根据图片生成词云，与网站ui风格契合。

设计的创意独到之处

可视化的词云：词的大小即代表着词频的大小。
吸引眼球：越大的单词，代表该词越热，瞬间吸引读者。
可定制化：且便于根据图片生成词云，与网站ui风格契合。

实现思路

使用 python 自带的jieba库对分本进行分词
然后自带的wordcloud库根据之前分词的结果形成词云
设置停用词集过滤一些无意义的词，比如which this等

实现成果展示

关键代码解释

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np 
 

text = open('result.txt','r', encoding='UTF-8').read()

cut_text = jieba.cut(text)
result = '/'.join(cut_text)

stopwords = set(STOPWORDS)

image = Image.open('fivestart.png')  
img = np.array(image) 
#词云的生成,字体的路径一定要写上不然会出现乱码 可以下载其他字体创新
wc = WordCloud(font_path = "C:WindowsFontsSTHUPO.ttf",background_color='white',max_font_size=150,mask=img) 
# WordCloud其他参数设置,random_state=42,max_words=2000,min_font_size=20
wc.generate(result)
#绘制文字的颜色以背景图颜色为参考  
image_color = ImageColorGenerator(img)
wc.recolor(color_func=image_color)  
#图片的展示 
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
# 像素点多少
plt.savefig("wordcloud3.png",dpi=300)
# plt.show()

论文分类器

CVPR上缺少对论文的分类，事实上，论文的分类有许多作用：

根据方向分类：便于了解当前本领域有哪些研究方向，对该领域有一个横向的了解。
便于文献查阅：根据方向，直接查找相关论文，增加查找效率。
便于综述撰写：根据论文分类，可以对本领域有更全面的了解，并为综述的撰写打好基础，为进一步分类的细化做好准备。
故设计论文分类器，根据已有方向，对论文进行分类。

设计的创意独到之处

CVPR上缺少对论文的分类，而论文分类却益处良多。
可以根据论文的方向分类，便于查阅论文。
有利于撰写综述，对本领域有更全面的了解，进一步细化分类。

实现思路

可根据该领域最主要的几个研究方向，进行关键词爬取。
拥有该关键词的论文，归为一类，且可以重复。
可以根据该研究方向的关键词相关词，进行分类，增加分类的准确度。

实现成果展示

可以参照ccf a类会议 sigcomm 的论文分类形式，对 CVPR 的论文进行分类：

性能分析与改进

性能分析

分析一

0
Title: Monday Tuesday Wednesday Thursday
Abstract: Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday

词组统计功与单词统计功能相互耦合。不论是否开启词组统计功能，都会进行词组统计操作，若是不使用词组统计功能，该统计将成为冗余的功能，影响统计性能。

分析二

改进词频统计部分：针对词频统计部分，由于不可直接对map进行排序，所以考虑将map的键值对提取，存入自定义的键值对结构体，然后对结构体进行排序。使用结构体存储，带来空间资源的开销；对结构体数组进行排序，降低了算法性能。
思路一遍历 topX 遍的时间复杂度 O(n) ，而思路二若采用快排时间复杂度为 O(nlogn) 。如果单词数 > 100，那么思路一更快。如果单词数 < 100，那么思路二更快，但是单词数这么少的情况下对性能的提升是十分有限的。因此还是采用思路一。

描述你改进的思路

改进一

将词频统计和词组统计解耦合，分成了 countWordNum 和 countPhraseNum 两个函数，可以分别调用。在使用单个功能时，避免了对另一功能的额外调用。以此提升性能。

改进二

不对键-值对进行排序，对map直接进行遍历，找到频次最高的词组。
无需对map排序，直接对map遍历，每遍历一次，找到频次最高的词组，然后将该词组置为负数。
优点：资源开销小，算法性能高。
经过测试，性能明显提高。

展示性能分析图和程序中消耗最大的函数

改进前

改进后

如图所示，消耗最大的函数为countWordNum()，改进后，性能有了一定的提升

单元测试

展示出项目部分单元测试代码，并说明测试的函数，构造测试数据的思路

序号	测试用例	测试对象	测试意图	测试结果
1	文件名输入错误	readFile(inputFileName, charBuf, linesBuf)	测试读取文件函数	返回false，通过
2	文件名输出错误	outputToFile(characterCount, wordCount, lineCount, outputFileName, topX)	测试输出文件函数	返回false，通过
3	一篇论文测试	countCharNum(charBuf)	测试字符统计功能	通过
4	一篇论文测试	countWordNum(linesBuf,weightValue)	测试单词统计功能	通过
5	一篇论文测试	countWordNum(linesBuf, weightValue)	测试当加入权重时单词个数统计是否影响	通过
6	多个词组测试	countTopXWord(topX)	测试无权重单词词频统计功能	通过
7	多个词组测试	countWordNum(linesBuf, weightValue)	测试有权重单词词频统计功能	通过
8	多篇论文测试	countPhraseNum(linesBuf, 0, 2)	测试词组统计功能	符合字典序
9	更多词组测试	countLineNum(linesBuf)	测试行数统计功能	通过
10	修改词组形式	countTopXWord(10))	文本为 cvpr2018 官网爬取结果，测试所有功能	迭代器崩溃，更改后通过
11	增加特殊用例测试	count.countTopXPhrase(10)	测试单词之间有多个分隔符的词组	通过
12	单个特殊用例测试	topXPhrase = count.countTopXPhrase(10)	测试单词之间有不合法单词的词组	输出为0，通过

其中，7号测试用例的代码，测试有权重单词词频统计功能：

TEST_METHOD(TestMethod7)	//测试有权重单词词频统计功能
		{
			int weightValue = 1;
			int topX = 10;
			const char* inputFileName = "../WordCountTest/input5.txt";
			string charBuf;
			vector<string> linesBuf;
			Assert::AreEqual(FileIO::readFile(inputFileName, charBuf, linesBuf), true);
			Count count;
			Assert::AreEqual(count.countWordNum(linesBuf, weightValue), 11);
			vector<map<string, int>::iterator> topXWord = count.countTopXWord(topX);
			Assert::AreEqual(topXWord[0]->first, string("abcd"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[0]->second, 31);
			Assert::AreEqual(topXWord[1]->first, string("abce"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[1]->second, 10);
			Assert::AreEqual(topXWord[2]->first, string("abcf"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[2]->second, 10);
			Assert::AreEqual(topXWord[3]->first, string("abcg"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[3]->second, 10);
			Assert::AreEqual(topXWord[4]->first, string("asda"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[4]->second, 3);
			Assert::AreEqual(topXWord[5]->first, string("abch"));
			Assert::AreEqual(-topXWord[5]->second, 1);
		}

12号测试用例，测试是否存在不合法词组，增强程序鲁棒性：

TEST_METHOD(TestMethod12)	//测试单词之间有不合法单词的词组
		{
			const char* inputFileName = "../WordCountTest/input10.txt";
			string charBuf;
			vector<string> linesBuf;
			Assert::AreEqual(FileIO::readFile(inputFileName, charBuf, linesBuf), true);
			Count count;
			Assert::AreEqual(count.countPhraseNum(linesBuf, 0, 2), 4);
			vector<map<string, int>::iterator> topXPhrase = count.countTopXPhrase(10);
			Assert::AreEqual(topXPhrase[0]->first, string("delicious apple"));
			Assert::AreEqual(-topXPhrase[0]->second, 1);
		}

测试结果以及代码覆盖率附图

由于添加了附加功能，而附加功能并未纳入单元测试的范畴，故测试率有一定降低。

贴出Github的代码签入记录

陈俞辛：

周政演：

遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法

问题描述

爬虫部分，出现爬取导的内容乱码的问题。
在做单元测试时，不了解需要测试部分的函数功能、接受参数、返回值、调用方式等等；
本次作业算是对个人作业的扩展，俞辛的代码得分相对较高，于是打算以俞辛的代码为基础。政演在阅读俞辛的代码来了解模块的接口时，出现了一些困难，又正值国庆，两个人没有办法面对面的沟通。

做过哪些尝试

上网查找正确编码的方式，使用 UTF-8 编码。
由俞辛写出详细的接口说明，介绍有关功能、参数等，政演对函数进行单元测试。
和队友详细介绍单元测试测出的问题，帮助队友改进源代码
在国庆期间，每天晚上固定一段时间的电话交流，反馈问题以及制定接下来的任务。~~（家里人一度认为有了对象）~~

是否解决

解决
解决
解决

有何收获

了解了爬虫相关的编码问题的解决策略
在和队友沟通中发现，分工并不是那么简单，若是没有合理到位的沟通，没有把接口等信息描述清的话，一加一或许未必大于二，甚至会小于二。幸亏及时预见了接口说明的重要性，在接口说明方面下了大的功夫，对各个接口详细报告，实现了单元测试的代码，达到了一加一大于二的效果。
当局者迷，旁观者请。有时候自己也未能发现代码中的bug，代码看似完美，实则需要经过多方的检验。而在编码功能不繁重的情况下，若是二人编码，编码功能存在耦合，则编码交互带来的效率损耗很可能大于独自编码。所以，一人主要负责编码，一人主要负责单元测试，适当地兼顾了结对编程的优点，又规避了其缺点，做到相互裨补缺漏、相得益彰。
一个人很难 push 整个作业，两个人相互扶持，相互沟通，才能很好的完成任务。重中之重就是沟通，只有沟通才能解决问题。

评价队友

值得学习的地方

十分注重细节
灵感十足
对于新技能上手十分快，可以很快的掌握
思路清晰，明确要完成的任务，有很好的规划

需要改进的地方

执行力不够强

学习进度条

第N周	新增代码(行)	累计代码(行)	本周学习耗时(小时)	累计学习耗时(小时)	重要成长
1	72	72	5	5	map 容器的性能瓶颈分析
2	508	580	7	13	完成基本功能的实现及附加功能的构思
3	149	729	6	19	学习 python 中与附加功能相关的库，例如 wordcloud

PSP表格记录

PSP2.1	header 2	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	35	30
· Estimate	·估计这个任务需要多少时间	15	5
Development	开发	645	1220
· Analysis	需求分析（包括学习新技术）	40	80
· Design Spec	· 生成设计文档	40	120
· Design Review	· 设计复审	10	30
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	20	30
· Design	· 具体设计	120	180
· Coding	· 具体编码	600	1200
· Code Review	· 代码复审	30	180
· Test	·测试（自我测试，修改代码，提交修改）	240	420
Reporting	报告	245	145
· Test Repor	· 测试报告	240	120
· Size Measurement	· 计算工作量	5	5
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	20	20

|合计||2265|3785

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