private static double getSimilarDegree(String source, String target) {
//创建向量空间模型,使用map实现,主键为词项,值为长度为2的数组,存放着对应词项在字符串中的出现次数
Map<String, int[]> vectorSpace = new HashMap<>(16);
int[] itemCountArray ;//为了避免频繁产生局部变量,所以将itemCountArray声明在此
//以;为分隔符,分解字符串
String strArray[] = source.split(";");
for(int i=0; i<strArray.length; ++i) {
if(vectorSpace.containsKey(strArray[i])) {
++(vectorSpace.get(strArray[i])[0]);
}else {
itemCountArray = new int[2];
itemCountArray[0] = 1;
itemCountArray[1] = 0;
vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);
}
}
strArray = target.split(";");
for(int i=0; i<strArray.length; ++i) {
if(vectorSpace.containsKey(strArray[i])) {
++(vectorSpace.get(strArray[i])[1]);
} else {
itemCountArray = new int[2];
itemCountArray[0] = 0;
itemCountArray[1] = 1;
vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);
}
}
//计算相似度
double vector1Modulo = 0.00;//向量1的模
double vector2Modulo = 0.00;//向量2的模
double vectorProduct = 0.00; //向量积
Iterator iter = vectorSpace.entrySet().iterator();
while(iter.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next();
itemCountArray = (int[])entry.getValue();
vector1Modulo += itemCountArray[0]*itemCountArray[0];
vector2Modulo += itemCountArray[1]*itemCountArray[1];
vectorProduct += itemCountArray[0]*itemCountArray[1];
}
vector1Modulo = Math.sqrt(vector1Modulo);
vector2Modulo = Math.sqrt(vector2Modulo);
//返回相似度
return (vectorProduct / (vector1Modulo * vector2Modulo));
}
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