转自：http://www.chepoo.com/cosine-similarity-java-implementation.html
文章相似度的实现可以用余弦相似性实现。余弦定理可参考：
字符串之间的相似度实现：字符串相似度算法(编辑距离)java实现
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
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”。
阮一峰老师写的一篇博文简单明了，大家可以看看：TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章
实现该算法思路：
1.先用es-ik进行文章分词。
2.得到两篇文章的词频向量
3.计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
相关代码实现已经github上。具体地址为：https://github.com/awnuxkjy/recommend-system
package com.xq.algorithm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
*
* <p>Title:</p>
* <p>Description: 余弦获取文章相似性
* </p>
* @createDate：2013-8-26
* @author xq
* @version 1.0
*/
public class CosineSimilarAlgorithm {
/**
*
* @Title: cosSimilarityByFile
* @Description: 获取两个文件相似性
* @param @param firstFile
* @param @param secondFile
* @param @return
* @return Double
* @throws
*/
public static Double cosSimilarityByFile(String firstFile,String secondFile){
try{
Map<String, Map<String, Integer>> firstTfMap=TfIdfAlgorithm.wordSegCount(firstFile);
Map<String, Map<String, Integer>> secondTfMap=TfIdfAlgorithm.wordSegCount(secondFile);
if(firstTfMap==null || firstTfMap.size()==0){
throw new IllegalArgumentException("firstFile not found or firstFile is empty! ");
}
if(secondTfMap==null || secondTfMap.size()==0){
throw new IllegalArgumentException("secondFile not found or secondFile is empty! ");
}
Map<String,Integer> firstWords=firstTfMap.get(firstFile);
Map<String,Integer> secondWords=secondTfMap.get(secondFile);
if(firstWords.size()<secondWords.size()){
Map<String, Integer> temp=firstWords;
firstWords=secondWords;
secondWords=temp;
}
return calculateCos((LinkedHashMap<String, Integer>)firstWords, (LinkedHashMap<String, Integer>)secondWords);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
return 0d;
}
/**
*
* @Title: cosSimilarityByString
* @Description: 得到两个字符串的相似性
* @param @param first
* @param @param second
* @param @return
* @return Double
* @throws
*/
public static Double cosSimilarityByString(String first,String second){
try{
Map<String, Integer> firstTfMap=TfIdfAlgorithm.segStr(first);
Map<String, Integer> secondTfMap=TfIdfAlgorithm.segStr(second);
if(firstTfMap.size()<secondTfMap.size()){
Map<String, Integer> temp=firstTfMap;
firstTfMap=secondTfMap;
secondTfMap=temp;
}
return calculateCos((LinkedHashMap<String, Integer>)firstTfMap, (LinkedHashMap<String, Integer>)secondTfMap);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
return 0d;
}
/**
*
* @Title: calculateCos
* @Description: 计算余弦相似性
* @param @param first
* @param @param second
* @param @return
* @return Double
* @throws
*/
private static Double calculateCos(LinkedHashMap<String, Integer> first,LinkedHashMap<String, Integer> second){
List<Map.Entry<String, Integer>> firstList = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(first.entrySet());
List<Map.Entry<String, Integer>> secondList = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(second.entrySet());
//计算相似度
double vectorFirstModulo = 0.00;//向量1的模
double vectorSecondModulo = 0.00;//向量2的模
double vectorProduct = 0.00; //向量积
int secondSize=second.size();
for(int i=0;i<firstList.size();i++){
if(i<secondSize){
vectorSecondModulo+=secondList.get(i).getValue().doubleValue()*secondList.get(i).getValue().doubleValue();
vectorProduct+=firstList.get(i).getValue().doubleValue()*secondList.get(i).getValue().doubleValue();
}
vectorFirstModulo+=firstList.get(i).getValue().doubleValue()*firstList.get(i).getValue().doubleValue();
}
return vectorProduct/(Math.sqrt(vectorFirstModulo)*Math.sqrt(vectorSecondModulo));
}
public static void main(String[] args){
Double result=cosSimilarityByString("中国是超级大国",
"中国是世界超级大国。");
System.out.println(result);
}
}
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