# Java 商品余弦相似度计算的实现
余弦相似度是一种常用的测量两个向量之间相似度的方法，主要用在文本分析和推荐系统中。在这篇文章中，我将带领你了解如何在 Java 中实现商品的余弦相似度计算。
## 流程概述
我们可以将实现过程分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据：定义商品特征向量 |
| 2 | 实现计算余弦相似
原创
2024-08-23 10:17:51
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之前相似度计算很模糊，趁着休息总结一下，以便使用时更针对业务需要。余弦相似度公式中p和q是两个向量。余弦相似度需要对两个向量的长度做归一化，然后度量两个向量的方向，与向量的长度无关。也就是说，两个向量只要方向一致，无论长度、程度如何，都视作“相似”。即“余弦相似度对具体数值的绝对值大小不敏感”这会产生一个问题，如果A用户对两个商品打分是1,2，B是4,5。由于余弦相似度只关注方向的差异，忽略具体数
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2023-09-01 09:30:10
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相似度度量相似度度量关注的是两个对象是否相似，相似程度是多少？比如两张图片、两篇文章、两句话、两个人的喜好的相抵程度等。为了度量相似度，首先需要将比较对象转换成实数向量，这样计算机才能够理解。对象类型不同，转换方式也不同，最终目的都是将比较对象转换成实数向量。转换成实数向量之后就可以通过计算两个实数向量的相似度来作为对象的相似度。相似度的计算方法有很多种，常见的有余弦相似度、皮尔森相关系数。余弦相
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2024-01-01 11:19:32
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一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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1. 摘要翻译本篇文章中，我们提出了一个新颖的损失函数，称之为LMCL，来给出loss函数的一种不同思路。更确切地说，我们用L2范数（欧几里得范数）归一化softmax损失函数的特征和权值向量，消除半径方差的影响，重构为余弦损失函数。基于此，提出了一个余弦边界项来更深地最大化角度空间地决策边界。结果是，通过正则化和余弦决策边界地最大化的优点，成功实现了类内间距的最小化和类之间距离的最大化。我们称自
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2024-05-29 07:58:13
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目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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向量空间模型VSM：VSM的介绍： 一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子： 比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，
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2023-11-03 06:49:40
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相似度算法余弦相似度余弦距离，也称作余弦相似度，使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度量 余弦值越接近于1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越接近，这就叫做余弦相似性计算方法 计算夹角， 1.直角三角形计算是cos=a/b 临边比对边 2.非直角三角形计算公式为： 3.向量表示的三角形中，向量a和向量b的夹角余弦计算如下： 4.如果向量a,b不是二维，二是n维，方法依
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2023-11-08 21:15:50
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# 如何在Java中计算余弦相似度
余弦相似度是计算两个非零向量之间的相似度的一种常用方法，常用于文本分析和推荐系统。本文将为你提供实现余弦相似度计算的详细步骤和示例代码，帮助你快速上手。
## 流程概述
在实现余弦相似度的过程中，主要涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------------------|
在计算机科学和信息检索中，余弦相似度是衡量两个非零向量间相似度的一种度量。该指标常用于推荐系统、文本挖掘及聚类分析等领域。在这篇博文中，我将深入探讨如何在Java中计算余弦相似度，并通过代码示例和实战案例展示其应用。
## 版本对比
余弦相似度的计算在不同版本的Java中有所演变，主要体现在性能优化和API的使用上。以下是一个时间轴，记录了各个版本演进的重要特性。
```mermaid
ti
项目背景： 将平台所售卖的房型与竞争对手的房型进行匹配，以节省人力及提高效率和匹配准确率~数据的处理： 竞对的房型名称相对于平台来说，显得非常的复杂，但是配合平台的强大的业务能力，在和运营人员讨论数据清洗规则方面花费了大量的时间，不过好在最后的
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2024-06-15 10:03:31
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最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……于是停下来仔细分析发现，这种算法在此项目中不是特
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2024-08-11 17:12:44
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1.定义及计算公式 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"。我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论思想。它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量向量之间的相似度值。余弦相似性推导公式如下：2.文
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2023-10-31 23:23:58
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余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。θ度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1，并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关
原创
2021-06-29 16:29:36
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求正弦值：SIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算正弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight,SIN(FWeight) FROM T_Person求余弦值：COS ()函数它接受一个参数，这个参数为待计算余弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight, COS(FWeight) FROM T_Person求反正弦值：ASIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算
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2024-04-10 08:53:17
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在电商行业，商品推荐系统能显著提高用户体验和销售业绩。本篇博文将探讨如何使用Spark实现商品推荐，并计算商品之间的余弦相似度。此过程将分为环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用六个部分。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境配置好，以便顺利运行我们的Spark应用。主要的前置依赖包括Apache Spark、Scala和必要的库。以下是我们需要的硬件资源评估：
概述密码相似度一般运用在大数据的风险控制领域，当用户登陆是，把当前输入密码与用户历史密码进行做相似度计算，由于相同用户对于自己的密码管理也基本都是比较相似的，相似度过低就被认定当前登录操作有风险。设计思路做密码相似度计算是一个抽象的过程，传统的java代码无法处理这种抽象的计算。只有通过数学建模，建立一个比较两对象的相似度模型，把比较的两者密码换算成两个向量，把历史密码中的出现的字符作为向量特征，
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2024-02-12 14:22:33
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# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import jieba.analyse
import math
def sentence_resemble():
'''
计算两个句子的相似度：
1，将输入的两个句子分词
2，求分词后两句子的并集（去重）
3，计算两句子各自词频
4，求词频向
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2023-06-01 15:27:55
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一、余弦相似度：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"二维向量的余弦相似度：多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)：收集用户行为减噪与归一化处理减噪：用户行为数据是用户在使用应用过程中产生的，它可能存在大量的噪音和用户的误操作，我们可以通过经典的数据挖掘算法过滤掉行为数据中的噪音，这
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2023-09-07 00:01:57
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
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2024-04-18 13:03:26
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