首页 > 系统 > Android > 正文

Android Java实现余弦匹配算法示例代码

2019-12-12 04:27:59
字体:
来源:转载
供稿:网友

 Java实现余弦匹配算法

最近在做一个通讯交友的项目,项目中有一个这样的需求,通过用户的兴趣爱好,为用户寻找推荐兴趣相近的好友。其实思路好简单,把用户的兴趣爱好和其他用户的兴趣爱好进行一个匹配,当他们的爱好相似度比较高的时候就给双方进行推荐。那么如何进行比较是一个问题,其实我们可以通过余弦匹配算法来对用户的兴趣爱好进行比较,根据计算出来的值来得到一个兴趣爱好相近好友列表,并进行排序。

因为我做的项目是Android端的,所以算法是通过Java实现的,废话不过多说了,下面是算法的实现:

package com;  import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map;  /**  * 余弦匹配算法  *  */ public class SimilarDegreeByCos {       /**    * 计算两个字符串的相似度,简单的余弦计算,未添权重     * @param str1    * @param str2    * @return 返回计算的相识度    */    public static double getSimilarDegree(String str1, String str2)     {      //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<String, int[]>();       int[] itemCountArray = null;//为了避免频繁产生局部变量,所以将itemCountArray声明在此              //以空格为分隔符,分解字符串       String strArray[] = str1.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 = str2.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));     }          /**    * 主方法    */     public static void main(String args[])     {       String str1 = "阳光活泼 跑步 羽毛球";       String str2 = "爱美食 跑步 篮球 足球 冰棒球 骑马 游泳";       String str3 = "90后 动漫 旅游 爱美女";       String str4 = "阳光活泼 爱游戏 爱代码 码农";       String str5 = "羽毛球 羽毛球 羽毛球 羽毛球";       String str6 = "阳光活泼 跑步 羽毛球";              System.out.println("str1和str2相识度:" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str2));       System.out.println("str1和str3相识度:" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str3));       System.out.println("str1和str4相识度:" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str4));       System.out.println("str1和str5相识度:" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str5));       System.out.println("str1和str6相识度:" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str6));     }   } 

效果:

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

发表评论 共有条评论
用户名: 密码:
验证码: 匿名发表