我想计算两个列表之间的余弦相似度，比如说，列表1是dataSetI，列表2是dataSetII。
假设dataSetI是[3,45,7,2]，dataSetII是[2,54,13,15]。列表的长度总是相等的。我想将余弦相似度报告为0到1之间的数。
dataSetI = [3, 45, 7, 2]
dataSetII = [2, 54, 13, 15]
def cosine_similarity(list1, list2):
# How to?
pass
print(cosine_similarity(dataSetI, dataSetII))
当前回答
使用numpy比较一个数字列表和多个列表(矩阵):
def cosine_similarity(vector,matrix):
return ( np.sum(vector*matrix,axis=1) / ( np.sqrt(np.sum(matrix**2,axis=1)) * np.sqrt(np.sum(vector**2)) ) )[::-1]
其他回答
你可以使用这个简单的函数来计算余弦相似度:
def cosine_similarity(a, b):
return sum([i*j for i,j in zip(a, b)])/(math.sqrt(sum([i*i for i in a]))* math.sqrt(sum([i*i for i in b])))
我根据问题中的几个答案做了一个基准测试，下面的代码片段被认为是最好的选择:
def dot_product2(v1, v2):
return sum(map(operator.mul, v1, v2))
def vector_cos5(v1, v2):
prod = dot_product2(v1, v2)
len1 = math.sqrt(dot_product2(v1, v1))
len2 = math.sqrt(dot_product2(v2, v2))
return prod / (len1 * len2)
结果让我惊讶的是，基于scipy的实现并不是最快的。我分析发现，scipy中的余弦需要大量时间从python列表转换到numpy数组。
这里有一个实现，也适用于矩阵。它的行为完全像sklearn余弦相似度:
def cosine_similarity(a, b):
return np.divide(
np.dot(a, b.T),
np.linalg.norm(
a,
axis=1,
keepdims=True
)
@ # matrix multiplication
np.linalg.norm(
b,
axis=1,
keepdims=True
).T
)
符号@代表矩阵乘法。看到 “at”(@)符号在Python中有什么作用?
使用numpy比较一个数字列表和多个列表(矩阵):
def cosine_similarity(vector,matrix):
return ( np.sum(vector*matrix,axis=1) / ( np.sqrt(np.sum(matrix**2,axis=1)) * np.sqrt(np.sum(vector**2)) ) )[::-1]
你可以在Python中使用简单的函数来实现:
def get_cosine(text1, text2):
vec1 = text1
vec2 = text2
intersection = set(vec1.keys()) & set(vec2.keys())
numerator = sum([vec1[x] * vec2[x] for x in intersection])
sum1 = sum([vec1[x]**2 for x in vec1.keys()])
sum2 = sum([vec2[x]**2 for x in vec2.keys()])
denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)
if not denominator:
return 0.0
else:
return round(float(numerator) / denominator, 3)
dataSet1 = [3, 45, 7, 2]
dataSet2 = [2, 54, 13, 15]
get_cosine(dataSet1, dataSet2)
