python 语句相似度计算_相似度与距离计算python代码实现
#定义几种距离计算函数
#更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法
from math import sqrt
def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算
"""计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict
格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}"""
distance = 0
commonRatings = False
for key in rating1:
if key in rating2:
distance += (rating1[key] - rating2[key])^2
commonRatings = True
#两个打分序列之间有公共打分电影
if commonRatings:
return distance
#无公共打分电影
else:
return -1
def manhattan_dis(rating1, rating2): #曼哈顿距离计算
"""计算2个打分序列间的曼哈顿距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict
格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}"""
distance = 0
commonRatings = False
for key in rating1:
if key in rating2:
distance += abs(rating1[key] - rating2[key])
commonRatings = True
#两个打分序列之间有公共打分电影
if commonRatings:
return distance
#无公共打分电影
else:
return -1
def cos_dis(rating1, rating2): #余弦相似度计算
"""计算2个打分序列间的cos距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict
格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}"""
distance = 0
dot_product_1 = 0
dot_product_2 = 0
commonRatings = False
for score in rating1.values():
dot_product_1 += score^2
for score in rating2.values():
dot_product_2 += score^2
for key in rating1:
if key in rating2:
distance += rating1[key] * rating2[key]
commonRatings = True
#两个打分序列之间有公共打分电影
if commonRatings:
return 1-distance/sqrt(dot_product_1*dot_product_2)
#无公共打分电影
else:
return -1
def pearson_dis(rating1, rating2): #皮尔逊相似度计算
"""计算2个打分序列间的pearson距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict
格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}"""
sum_xy = 0
sum_x = 0
sum_y = 0
sum_x2 = 0
sum_y2 = 0
n = 0
for key in rating1:
if key in rating2:
n += 1
x = rating1[key]
y = rating2[key]
sum_xy += x * y
sum_x += x
sum_y += y
sum_x2 += pow(x, 2)
sum_y2 += pow(y, 2)
# now compute denominator
denominator = sqrt(sum_x2 - pow(sum_x, 2) / n) * sqrt(sum_y2 - pow(sum_y, 2) / n)
if denominator == 0:
return 0
else:
return (sum_xy - (sum_x * sum_y) / n) / denominator
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