JAVA代码之余弦相似度

余弦相似度基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。

第一步，预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词。

第二步，列出所有的词。

第三步，计算词频。

第四步，写出词频向量。

 

余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。

余弦相似度缺陷

这类算法没有很好地解决文本数据中存在的自然语言问题，即同义词和多义词。这样对于搜索的精度产生很大的影响。

 

衡量文本相似度的几种手段：

（1）最长公共子串（基于词条空间）

（2）最长公共子序列（基于权值空间、词条空间）

（3）最少编辑距离法（基于词条空间）

（4）汉明距离（基于权值空间）

（5）余弦值（基于权值空间）

 

 

 

 

向量空间余弦相似度(Cosine Similarity)

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。

上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：

如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似的，或者说是相等的。如果a和b向量夹角较大，或者反方向。如下图

如上图三: 两个向量a,b的夹角很大可以说a向量和b向量有很底的的相似性，或者说a和b向量代表的文本基本不相似。那么是否可以用两个向量的夹角大小的函数值来计算个体的相似度呢？

向量空间余弦相似度理论就是基于上述来计算个体相似度的一种方法。下面做详细的推理过程分析。

想到余弦公式，最基本计算方法就是初中的最简单的计算公式，计算夹角

 

图(4)

的余弦定值公式为：

但是这个是只适用于直角三角形的,而在非直角三角形中,余弦定理的公式是

图(5)

三角形中边a和b的夹角 的余弦计算公式为：

公式(2)

在向量表示的三角形中，假设a向量是（x1, y1），b向量是(x2, y2)，那么可以将余弦定理改写成下面的形式：

图(6)

向量a和向量b的夹角 的余弦计算如下

 

扩展，如果向量a和b不是二维而是n维，上述余弦的计算法仍然正确。假定a和b是两个n维向量，a是  ，b是  ，则a与b的夹角 的余弦等于：

余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等，这就叫"余弦相似性"。

二、余弦相似度代码如下：

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

  

/** 

 * 字符串相似性匹配算法 

 */  

public class CosDemo {

//数据结构解析:<单词,二维数组>,其中单词表示公共词，

       //  二维数组一维度表示句子一的向量,另一维度表示句子二的向量

    Map<Character, int[]> vectorMap = new HashMap<Character, int[]>();  

  

    int[] tempArray = null;  

  

    public CosDemo(String string1, String string2) {  

  

        for (Character character1 : string1.toCharArray()) {  

            if (vectorMap.containsKey(character1)) {  

                vectorMap.get(character1)[0]++;  

            } else {  

                tempArray = new int[2];  

                tempArray[0] = 1;  

                tempArray[1] = 0;  

                vectorMap.put(character1, tempArray);  

            }  

        }  

        for (Character character2 : string2.toCharArray()) {  

            if (vectorMap.containsKey(character2)) {  

                vectorMap.get(character2)[1]++;  

            } else {  

                tempArray = new int[2];  

                tempArray[0] = 0;  

                tempArray[1] = 1;  

                vectorMap.put(character2, tempArray);  

            }  

        }

        

        for (Map.Entry<Character, int[]> entry : vectorMap.entrySet()) {  

System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue()[0] +","+entry.getValue()[1]); 

        }  

    }  

    // 求余弦相似度  

    public double sim() {  

        double result = 0;  

        result = pointMulti(vectorMap) / sqrtMulti(vectorMap);  

        return result;  

    }  

  

    private double sqrtMulti(Map<Character, int[]> paramMap) {  

        double result = 0;  

        result = squares(paramMap);  

        result = Math.sqrt(result);  

        return result;  

    }  

  

    // 求平方和  

    private double squares(Map<Character, int[]> paramMap) {  

        double result1 = 0;  

        double result2 = 0;  

        Set<Character> keySet = paramMap.keySet();  

        for (Character character : keySet) {  

            int temp[] = paramMap.get(character);  

            result1 += (temp[0] * temp[0]);  

            result2 += (temp[1] * temp[1]);  

        }  

        return result1 * result2;  

    }  

  

    // 点乘法  

    private double pointMulti(Map<Character, int[]> paramMap) {  

        double result = 0;  

        Set<Character> keySet = paramMap.keySet();  

        for (Character character : keySet) {  

            int temp[] = paramMap.get(character);  

            result += (temp[0] * temp[1]);  

        }  

        return result;  

    }  

  

    public static void main(String[] args) {

   

   

   

        String s1 = "我爱北京甜安门";  

        String s2 = "我喜欢吃北京烤鸭";

        //第一步，预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词。

        

        //第二步，列出所有的词。

        //公共词 ：我爱北京甜安门喜欢吃烤鸭

        

        //第三步，计算词频，写出词频向量。

        //向量1：<1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0>

        //向量2：<1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1>

        // 3/6 > cos =3/根号42 > 3/7即结果在3/6和3/7之间

        CosDemo similarity = new CosDemo(s1, s2);  

        System.out.println(similarity.sim());  

    }  

  

}