如何解决使用scala计算单词之间的余弦相似度
我有一个包含 UserId、MovieId 和标签的文件。我想计算标签之间的余弦相似度,但标签不仅是单词,还有短语或句子。所以计算单词之间的相似度是不准确的。我想计算标签中这些句子或短语之间的相似度。
数据样本
UserId | MovieId | 标签 |
---|---|---|
109367 | 45571 | “喜剧与动作” |
88312 | 8432 | “无声喜剧” |
3844 | 4565 | “神奇的喜剧!” |
6433 | 7677 | “喜剧错误” |
279 | 5434 | “浪漫喜剧” |
代码:
val lines = scala.io.source.fromFile("file:///usr/local/spark/dataset/algorithm3/comedy").getLines.mkString
val lines2=scala.io.source.fromFile("file:///usr/local/spark/dataset/algorithm3/funny").getLines().mkString("\n")
import java.nio.file.Files
import java.nio.file.Paths
val result=textCosine(lines,lines2)
println("The cosine similarity score: "+result)
}
/**
* Modular length of the vector
* @param vec
*/
def module(vec:Vector[Double]): Double ={
// math.sqrt( vec.map(x=>x*x).sum )
math.sqrt(vec.map(math.pow(_,2)).sum)
}
/**
* Find the inner product of two vectors
* @param v1
* @param v2
*/
def innerProduct(v1:Vector[Double],v2:Vector[Double]): Double ={
val listBuffer=ListBuffer[Double]()
for(i<- 0 until v1.length; j<- 0 until v2.length;if i==j){
if(i==j){
listBuffer.append( v1(i)*v2(j) )
}
}
listBuffer.sum
}
/**
* Find the cosine of two vectors
* @param v1
* @param v2
*/
def cosvec(v1:Vector[Double],v2:Vector[Double]):Double ={
val cos=innerProduct(v1,v2) / (module(v1)* module(v2))
if (cos <= 1) cos else 1.0
}
def textCosine(lines:String,lines2:String):Double={
val set=mutable.Set[Char]() //Count all words in two sentences
lines.foreach(set +=_)
lines2.foreach(set +=_)
println(set)
val ints1: Vector[Double] = set.toList.sorted.map(ch => {
lines.count(s => s == ch).todouble
}).toVector
println("===ints1: "+ints1)
val ints2: Vector[Double] = set.toList.sorted.map(ch => {
lines2.count(s => s == ch).todouble
}).toVector
println("===ints2: "+ints2)
cosvec(ints1,ints2)
}
}
我想要这样的输出
如何在 Scala 中实现?
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