[프로그래머스] (LV2) 뉴스 클러스터링

[1차] 뉴스 클러스터링

Python3

문제 설명

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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

str1	str2	answer
FRANCE	french	16384
handshake	shake hands	65536
aa1+aa2	AAAA12	43690
E=M*C^2	e=m*c^2	65536

해설 보러가기

풀이

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python

def solution(str1, str2):
    split = lambda x:[x[i:i+2].lower() for i in range(len(x)-1) if x[i:i+2].isalpha()]
    summary = lambda arr: {i:arr.count(i) for i in arr}
    a_sum, b_sum = summary(split(str1)), summary(split(str2))
    
    if len(a_sum) + len(b_sum) == 0 : return 65536;
    
    intersection = sum([min(a_sum[a],b_sum[a]) for a in a_sum if a in b_sum]);
    union = sum(a_sum.values()) + sum(b_sum.values()) - intersection;
    
    return int(intersection/union * 65536);

설명

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풀이 전략

문제의 조건을 구현할 수 있는 피지컬을 요하는 구현 문제다.

문제는 크게 2가지 과정으로 풀이 된다.

1. 주어진 두 배열을 각각 2글자로 이루어진 원소의 집합으로 만들기
2. 두 집합으로 교집합과 합집합 계산 및 결과 반환하기

2글자 집합 만들기

문제의 조건대로 2글자씩 배열을 나눈 뒤, 이를 알파벳인지 검사한다. 이 때 python 내장함수 isalpha()를 사용한다. 만약 알파벳이 맞다면 lower() 함수를 이용해 소문자 단어로 변환하여 배열에 저장한다. 결과적으로 소문자 2개로 이루어진 원소들을 가지는 집합이 된다.

예시 : [fr, ra, an, nc, ce, fr, re, en, nc, ch]

여기서 각 단어 개수를 카운팅하여 dictionary로 저장한다. 이때 count 함수를 활용한다.

예시 : {fr:2, nc:2, ra:1,an:1 , …}

교집합 (intersection)

intersection = sum([min(a_sum[a],b_sum[a]) for a in a_sum if a in b_sum])

두 집합에 동시에 속한 단어가 있다면 해당 단어 counting의 최소 값을 모아 합산 한다.

합집합 (union)

union = sum(a_sum.values()) + sum(b_sum.values()) - intersection

합집합은 두 집합의 전체 값 - 교집합으로 계산할 수 있다. 따라서 각 집합 결과의 sum을 더해 앞서 계산한 교집합 값을 빼면 된다.

이후, 교집합 값과 합집합 값을 문제 조건대로 계산하여 반환하면 된다.