在Scala中计算余弦相似度可以使用数学库或机器学习库来实现。下面是一个使用Apache Commons Math库来计算余弦相似度的示例代码:
import org.apache.commons.math3.linear.{ArrayRealVector, RealVector}
import org.apache.commons.math3.linear._
object CosineSimilarityCalculator {
def calculateSimilarity(vectorA: Array[Double], vectorB: Array[Double]): Double = {
val realVectorA: RealVector = new ArrayRealVector(vectorA, false)
val realVectorB: RealVector = new ArrayRealVector(vectorB, false)
val dotProduct: Double = realVectorA.dotProduct(realVectorB)
val normA: Double = realVectorA.getNorm
val normB: Double = realVectorB.getNorm
dotProduct / (normA * normB)
}
}
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val vectorA = Array(1.0, 2.0, 3.0)
val vectorB = Array(4.0, 5.0, 6.0)
val similarity = CosineSimilarityCalculator.calculateSimilarity(vectorA, vectorB)
println("Cosine similarity: " + similarity)
}
}
在这个示例代码中,我们首先将输入的向量转换为RealVector
对象,然后使用dotProduct
方法计算两个向量的点积,使用getNorm
方法计算向量的范数。最后,将点积除以两个向量的范数的乘积,得到余弦相似度。
这个方法适用于任意维度的向量,可以用于计算文本相似度、推荐系统等场景。
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请注意,以上答案仅供参考,实际实现可能因具体情况而异。
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