文本相似度算法

在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示，特征项（Term，用t表示）是指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D(T1，T2，…，Tn)，其中Tk是特征项，1<=k<=N。例如一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为D(a，b，c，d)。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度。即D＝D(T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn)，简记为D＝D(W1，W2，…，Wn)，我们把它叫做文本D的向量表示。其中Wk是Tk的权重，1<=k<=N。在上面那个例子中，假设a、b、c、d的权重分别为30，20，20，10，那么该文本的向量表示为D(30，20，20，10)。在向量空间模型中，两个文本D1和D2之间的内容相关度Sim(D1，D2)常用向量之间夹角的余弦值表示，公式为：
余弦公式略
其中，W1k、W2k分别表示文本D1和D2第K个特征项的权值，1<=k<=N。
在自动归类中，我们可以利用类似的方法来计算待归类文档和某类目的相关度。例如文本D1的特征项为a，b，c，d，权值分别为30，20，20，10，类目C1的特征项为a，c，d，e，权值分别为40，30，20，10，则D1的向量表示为D1(30,20,20,10,0),C1的向量表示为C1（40，0，30，20，10），则根据上式计算出来的文本D1与类目C1相关度是0.86

那个相关度0.86是怎么算出来的？ 

 

是这样的，抛开你的前面的赘述

在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}
他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn )
两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn
相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)
物理意义就是两个向量的空间夹角的余弦数值
对于你的例子
d1*c1 = 30*40 + 20*0 + 20*30 + 10*20 + 0*10 = 2000
|d1| = sqrt(30*30 +20*20 + 20*20 + 10*10 + 0*0) = sqrt(1800)
|c1| = sqrt(40*40 + 0*0 + 30*30 + 20*20 + 10*10) = sqrt(3000)
相似度 = d1*c1/(|d1|*|c1|)= 2000/sqrt(1800*3000)= 0.86066

 

 

C#实现代码

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/// 计算相似度 ///

/// 词典一 /// 词典二 /// 词典一和词典二的相似度 public double Similarity(Dictionary text1, Dictionary text2) { double similarity = 0.0, numerator = 0.0, denominator1 = 0.0, denominator2 = 0.0; int temp1, temp2; Dictionary dictionary1 = new Dictionary(text1); Dictionary dictionary2 = new Dictionary(text2); if ((dictionary1.Count < 1) || (dictionary2.Count < 1))//如果任一篇文章中不含有汉字 { return 0.0; } Dictionary.KeyCollection keys1 = dictionary1.Keys; foreach (string key in keys1) { dictionary1.TryGetValue(key, out temp1); if (!dictionary2.TryGetValue(key, out temp2)) { temp2 = 0; } dictionary2.Remove(key); numerator += temp1 * temp2; denominator1 += temp1 * temp1; denominator2 += temp2 * temp2; } Dictionary.KeyCollection keys2 = dictionary2.Keys; foreach (string key in keys2) { dictionary2.TryGetValue(key, out temp2); denominator2 += temp2 * temp2; } similarity = numerator / (Math.Sqrt(denominator1 * denominator2)); return similarity; }