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python - 计算两个列表之间的相似度

coder 2023-08-22 原文

我想计算两个不同长度的列表之间的相似度。

例如:

listA = ['apple', 'orange', 'apple', 'apple', 'banana', 'orange'] # (length = 6)
listB = ['apple', 'orange', 'grapefruit', 'apple'] # (length = 4)

如您所见，单个项目可以在列表中出现多次，并且长度大小不一。

我已经考虑过比较每个项目的频率，但这不包括每个列表的大小(一个列表只是另一个列表的两倍应该相似，但不完全相似)

例2:

listA = ['apple', 'apple', 'orange', 'orange']
listB = ['apple', 'orange']
similarity(listA, listB) # should NOT equal 1

所以我基本上想包含列表的大小以及列表中项目的分布。

有什么想法吗？

最佳答案

使用collections.Counter()也许;用数据类型的说法，这些是多集或包:

from collections import Counter

counterA = Counter(listA)
counterB = Counter(listB)

现在您可以按条目或频率比较它们:

>>> counterA
Counter({'apple': 3, 'orange': 2, 'banana': 1})
>>> counterB
Counter({'apple': 2, 'orange': 1, 'grapefruit': 1})
>>> counterA - counterB
Counter({'orange': 1, 'apple': 1, 'banana': 1})
>>> counterB - counterA
Counter({'grapefruit': 1})

您可以使用以下方法计算它们的余弦相似度:

import math

def counter_cosine_similarity(c1, c2):
    terms = set(c1).union(c2)
    dotprod = sum(c1.get(k, 0) * c2.get(k, 0) for k in terms)
    magA = math.sqrt(sum(c1.get(k, 0)**2 for k in terms))
    magB = math.sqrt(sum(c2.get(k, 0)**2 for k in terms))
    return dotprod / (magA * magB)

给出:

>>> counter_cosine_similarity(counterA, counterB)
0.8728715609439696

该值越接近 1，两个列表越相似。

余弦相似度是您可以计算的一个分数。如果你关心列表的长度，你可以计算另一个；如果您将该分数也保持在 0.0 和 1.0 之间，则可以将这两个值相乘以获得 -1.0 和 1.0 之间的最终分数。

例如，要考虑相对长度，您可以使用:

def length_similarity(c1, c2):
    lenc1 = sum(c1.itervalues())
    lenc2 = sum(c2.itervalues())
    return min(lenc1, lenc2) / float(max(lenc1, lenc2))

然后组合成一个以列表为输入的函数:

def similarity_score(l1, l2):
    c1, c2 = Counter(l1), Counter(l2)
    return length_similarity(c1, c2) * counter_cosine_similarity(c1, c2)

对于您的两个示例列表，结果是:

>>> similarity_score(['apple', 'orange', 'apple', 'apple', 'banana', 'orange'], ['apple', 'orange', 'grapefruit', 'apple'])
0.5819143739626463
>>> similarity_score(['apple', 'apple', 'orange', 'orange'], ['apple', 'orange'])
0.4999999999999999

您可以根据需要混合使用其他指标。

关于python - 计算两个列表之间的相似度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14720324/

python计算39applecodealgorithmsetsimilarity

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