这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

成都创新互联公司成立于2013年，是专业互联网技术服务公司，拥有项目成都网站制作、做网站网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元南木林做网站,已为上家服务,为南木林各地企业和个人服务,联系电话:13518219792

A：西米喜欢健身

B：超超不爱健身，喜欢打游戏

step1:分词

A：西米／喜欢／健身

B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏

step2:列出两个句子的并集

西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏

step3:计算词频向量

A：[1,1,1,0,0,0,0]

B：[0,1,1,1,1,1,1]

step4:计算余弦值

余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。

step5:python代码实现

import jieba
import jieba.analyse
 
def words2vec(words1=None, words2=None):
  v1 = []
  v2 = []
  tag1 = jieba.analyse.extract_tags(words1, withWeight=True)
  tag2 = jieba.analyse.extract_tags(words2, withWeight=True)
  tag_dict1 = {i[0]: i[1] for i in tag1}
  tag_dict2 = {i[0]: i[1] for i in tag2}
  merged_tag = set(tag_dict1.keys()) | set(tag_dict2.keys())
  for i in merged_tag:
    if i in tag_dict1:
      v1.append(tag_dict1[i])
    else:
      v1.append(0)
    if i in tag_dict2:
      v2.append(tag_dict2[i])
    else:
      v2.append(0)
  return v1, v2
 
 
def cosine_similarity(vector1, vector2):
  dot_product = 0.0
  normA = 0.0
  normB = 0.0
  for a, b in zip(vector1, vector2):
    dot_product += a * b
    normA += a ** 2
    normB += b ** 2
  if normA == 0.0 or normB == 0.0:
    return 0
  else:
    return round(dot_product / ((normA**0.5)*(normB**0.5)) * 100, 2)
   
def cosine(str1, str2):
  vec1, vec2 = words2vec(str1, str2)
  return cosine_similarity(vec1, vec2)
 
print(cosine('阿克苏苹果', '阿克苏苹果'))

网站名称：python代码如何实现余弦相似性计算-创新互联
链接分享：http://pwwzsj.com/article/cddjig.html