给定一个稀疏矩阵列表，计算矩阵中每个列(或行)之间的余弦相似度的最佳方法是什么？我宁愿不迭代n-choose-two次。假设输入矩阵是:A=[010010011111010]稀疏表示为:A=0,10,41,21,31,42,02,12,3在Python中，使用矩阵输入格式很简单:importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportpairwise_distancesfromscipy.spatial.distanceimportcosineA=np.array([[0,1,0,0,1],[0,0,1,1,1],[1,1,0,1,0]])dist_out=1-

我需要比较存储在DB中的文档，并提出0到1之间的相似性分数。我需要使用的方法必须非常简单。实现N-grams的Vanilla版(在其中可以定义要使用多少克)，以及简单的TF-IDF和余弦相似性的实现。是否有任何程序可以这样做？还是我应该从头开始写这篇文章？ 最佳答案 查看NLTK软件包:http://www.nltk.org它具有您需要的一切cosine_simarlity:defcosine_distance(u,v):"""Returnsthecosineoftheanglebetweenvectorsvandu.Thisise

我在谷歌上搜索了过去一个小时的问题，但只有泰勒级数或一些示例代码太慢或根本无法编译。好吧，我在谷歌上找到的大多数答案是“谷歌它，它已经被问过了”，但遗憾的是它不是......我正在低端Pentium4上分析我的游戏，发现大约85%的执行时间浪费在计算正弦、余弦和平方根(来自VisualStudio中的标准C++库)上，这似乎严重依赖于CPU(在我的I7上，相同的函数只有5%的执行时间，而且游戏速度更快)。我不能优化这三个函数，也不能一次计算正弦和余弦(相互依赖)，但我的模拟不需要太准确的结果，所以我可以接受更快的近似值。那么，问题是:在C++中计算浮点数的正弦、余弦和平方根的最快方法是

我对使用Solr对余弦相似度算法建模的可能方法很感兴趣。我有分配了矢量的项目，例如:items=[{id:1,vector:[0,0,0,2,3,0,0]},{id:2,vector:[0,1,0,1,5,0,0]},{id:3,vector:[2,3,0,0,0,1,0]},{id:4,vector:[1,2,4,6,5,0,0]}]以及其他需要排名的搜索向量。目前，我通过遍历所有项目并根据输入向量为它们分配一个等级，在ruby​​中对此进行建模。这是我正在使用的余弦相似度的实现:moduleSimilarityCalculatordefself.get_similarity(vec