【MyBatis 源码拆解系列】MyBatis 插件底层设计原理

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MyBatis 源码系列文章:
(一)MyBatis 源码如何学习?
(二)MyBatis 运行原理 - 读取 xml 配置文件
(三)MyBatis 运行原理 - MyBatis 的核心类 SqlSessionFactory 和 SqlSession
(四)MyBatis 运行原理 - MyBatis 中的代理模式
(五)MyBatis 运行原理 - 数据库操作最终由哪些类负责?
(六)MyBatis 运行原理 - 执行 Mapper 接口的方法时,MyBatis 怎么知道执行的哪个 SQL?
(七)MyBatis 运行原理 - JVM 级别缓存能力设计:MyBatis 的一、二级缓存如何设计?

MyBatis 设计的目的是将 SQL 执行的相关操作进行抽象封装,当研发人员需要操作数据库时,不需要重复去编写建立连接、执行 SQL、返回结果等代码,提升研发效率;但作为组件,MyBatis 为了不对业务造成入侵,一定会只对通用能力进行封装,那么就会在一些个性化场景中没有较好的支撑, 在不增加 MyBatis 源码复杂度的情况下,如何提供更个性化的业务支撑呢?

答案: 预留扩展点

组件通常都会预留出 扩展点 ,来供研发人员对原流程进行扩展和改写,而且这些扩展点往往都是在组件的不同时期执行的,因此想要使用好扩展点,我们还必须要熟悉对应组件的执行流程

常见的有:MyBatis 中的拦截器、Spring 中的各个扩展点等等,当有一些个性化的需求,例如分库分表、分页查询、黑名单 SQL、应用层慢 SQL 统计等等都可以利用 MyBatis 中的插件来实现,

接下来就会介绍一下 MyBatis 中插件的设计原理,可以借鉴于自己日常项目、组件的开发

背景知识

1、MyBatis 插件的使用限制

MyBatis 的插件只能对 4 种组件的方法进行拦截:

Executor (update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)    主要用于sql重写
ParameterHandler (getParameterObject, setParameters)    用于参数处理
ResultSetHandler (handleResultSets, handleOutputParameters)    用于结果集二次处理
StatementHandler (prepare, parameterize, batch, update, query)    用于 JDBC 层的控制
2、4 种组件介绍

MyBatis 插件提供了对 4 种组件的拦截,先简单介绍 4 种组件:

  • Executor:MyBatis 核心接口之一,定义了数据库的基本操作,最终数据库的操作都是交给 Executor 来完成的
  • ParameterHandler:为 SQL 语句的占位符绑定实参数据
  • ResultSetHandler:将从数据库中查询到的结果集进行处理
  • StatementHandler:MyBatis 核心接口之一,在 Executor 内部会通过 StatementHandler 去完成 SQL 的执行

接下来主要介绍一下 StatementHandler 这个接口,后边会基于该接口实现一个 应用层的慢 SQL 查询插件

  • StatementHandler 接口作
<think>嗯,用户现在问的是关于LDA的Gensim主题模型中的一致性得分(Coherence Score)的数学原理。首先,我需要回顾一下之前对话的历史。之前用户询问了Gensim的一致性原理,我详细介绍了算法实现、分布式一致性、API行为等方面。现在用户转向具体的主题模型评估指标,特别是Coherence Score。 首先,我需要确定用户的需求。他们可能是在使用Gensim的LDA模型进行主题建模后,想要评估模型质量,而Coherence Score是常用的评估指标之一。用户想知道这个分数背后的数学原理,以便更好地理解模型的表现,或者可能在调整参数时需要参考这些原理来优化模型。 接下来,我需要回忆Coherence Score的相关知识。Coherence通常指主题内词语的语义一致性,高分表示主题内的词相关性强。常见的计算方法有C_v、C_uci、C_umass等,每种方法的数学原理不同。例如,C_v基于词共现和滑动窗口,C_uci使用点互信息(PMI),而C_umass基于文档级别的共现统计。 然后,我需要考虑用户可能的背景。他们可能是数据科学的学生或从业者,对主题模型有一定了解,但希望深入理解评估指标的计算细节。他们可能需要数学公式和具体步骤的解释,而不仅仅是表面的定义。 我需要确保回答结构清晰,分点说明不同Coherence类型,各自的数学公式,并举例说明,这样用户能逐步理解。同时,要注意使用LaTeX格式,按照之前的系统级指令,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,PMI的计算公式需要用LaTeX正确呈现。 另外,用户可能对如何在Gensim中实际应用这些方法感兴趣,所以需要补充Gensim中的实现方式,比如使用的函数和参数。同时,注意事项部分也很重要,比如不同方法的数据要求、计算复杂度和结果解释,这些都能帮助用户避免常见错误。 需要验证自己是否混淆了不同的Coherence计算方法,比如C_v和C_uci的区别,确保数学推导的正确性。例如,C_v的分段计算过程,包括确认概率、确认测量、算术平均和整体平均,这些步骤需要准确描述。 最后,要确保回答符合用户可见层的要求,结构清晰,逐步解决问题,真实可靠。可能需要引用相关论文,如C_v方法由Röder等人提出,并指导用户参考Gensim官方文档进行更深入的研究。</think>以下分步介绍gensim中LDA主题模型一致性得分(Coherence Score)的数学原理与技术实现: --- ### 一、核心概念 **主题一致性(Coherence)** 衡量主题内部词语的语义相关性,数学本质是计算主题词集中词语的共现关系。gensim支持以下计算类型: - `c_v`: 基于滑动窗口的归一化点互信息 - `c_uci`: 使用点互信息(PMI)与余弦相似度 - `c_umass`: 基于文档共现统计 --- ### 二、数学原理详解 #### 1. c_v方法(最常用) **计算流程**: 1. **确认概率计算** 对每个词对$(w_i,w_j)$计算: $$P(w_i,w_j) = \frac{count(w_i,w_j)}{N_{windows}}$$ $$P(w_i) = \frac{count(w_i)}{N_{windows}}$$ 其中$N_{windows}$是语料中所有滑动窗口总数 2. **确认测量(Confirmation Measure)** 使用归一化点互信息(NPMI): $$\eta(w_i,w_j) = \frac{\log \frac{P(w_i,w_j)+\epsilon}{P(w_i)P(w_j)}}{-\log(P(w_i,w_j)+\epsilon)}$$ $\epsilon$为平滑因子(默认1e-12) 3. **分段聚合** - 对单个主题计算词对的算术平均: $$C_{topic} = \frac{2}{N(N-1)} \sum_{i=1}^{N-1}\sum_{j=i+1}^N \eta(w_i,w_j)$$ $N$为选取的主题词数量(默认取前20个词) - 对所有主题取平均得最终得分 --- #### 2. c_uci方法(PMI+COS) 1. **构建共现矩阵** 统计整个语料中词对的文档共现次数: $$PMI(w_i,w_j) = \log \frac{P(w_i,w_j)}{P(w_i)P(w_j)}$$ 2. **向量构造** 为每个词$w$构建向量: $$\vec{v}_w = [PMI(w,w_1), PMI(w,w_2),...,PMI(w,w_V)]$$ $V$为词汇表大小 3. **相似度计算** 对主题内所有词对计算余弦相似度: $$sim(w_i,w_j) = \frac{\vec{v}_{w_i} \cdot \vec{v}_{w_j}}{\|\vec{v}_{w_i}\| \|\vec{v}_{w_j}\|}$$ 4. **得分聚合** 与c_v方法类似进行平均计算 --- #### 3. c_umass方法 专为文档级共现设计: $$Score(w_i,w_j) = \log \frac{D(w_i,w_j)+1}{D(w_i)}$$ 其中: - $D(w_i)$:包含$w_i$的文档数 - $D(w_i,w_j)$:同时包含$w_i$和$w_j$的文档数 最终通过加权求和计算得分(负相关词对会被惩罚) --- ### 三、gensim实现要点 ```python from gensim.models import CoherenceModel # 计算示例 coherence_model = CoherenceModel( model=lda_model, texts=corpus, # 需原始分词文本 dictionary=dictionary, coherence='c_v' # 可选c_v/c_uci/c_umass ) print(coherence_model.get_coherence()) ``` **关键参数**: - `processes`: 并行计算数 - `topn`: 每个主题取词数(默认20) - `window_size`: 滑动窗口大小(c_v方法特有) --- ### 四、数学特性对比 | 方法 | 数据要求 | 值域范围 | 计算复杂度 | |--------|-----------------|----------------|------------| | `c_v` | 需原始文本 | [-1,1] | O(N²W) | | `c_uci`| 需词频统计 | 无固定边界 | O(N²V) | | `c_umass`| 仅需文档-词矩阵 | (-∞, +∞) | O(N²D) | --- ### 五、注意事项 1. **数据依赖性**: - `c_v`需要原始文本序列(计算窗口共现) - `c_umass`只需文档-词矩阵 2. **结果解释**: - `c_v`得分>0.6通常认为质量较好 - `c_umass`负值表示低质量主题 3. **计算成本**: - `c_v`在大型语料上可能非常耗时 - 可通过`processes`参数加速并行计算 > 该方法的数学基础源自论文《Exploring the Space of Topic Coherence Measures》(Röder et al., 2015),具体实现可参考gensim源码`gensim/topic_coherence`目录。
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