Question

v1 = [33, 24, 55, 56]
v2 = [32, 25, 51, 40]
v3 = [ ... ]
v4 = [ ... ]

通常，为了找到哪个向量与v1最相似，我会使用余弦相似度算法对其他向量运行v1。

现在，我有一组更复杂的矢量结构：

v1 = [ { 'a': 4, 'b':9, 'c': 12 ... },
       { 'a', 3, 'g':3, 'b': 33 ... },
       { 'b', 1, 'k': 6, 'n': 19 ... },
       ...
     ]
v2 = [ {}, {}, {} ... ]
v3 = [ {}, {}, {} ... ]
v4 = [ {}, {}, {} ... ]

鉴于这种结构，您将如何计算相似度？（一个好的匹配将是一个向量，其中许多键与v1类似，这些键的值与v1的值非常相似）

btilly的回答：

def cosine_sim_complex(v, w):
    '''
    Complex version of cosine similarity
    '''
    def complicated_dot(v, w):
        dot = 0
        for (v_i, w_i) in zip(v, w):
            #{ _, _ }, {_, _}
            for x in v_i:
                if x in w_i:
                    dot += v_i[x] * w_i[x]
        return float(dot)
    length_v = float(complicated_dot(v, v) ** 0.5)
    length_w = float(complicated_dot(w, w) ** 0.5)
    score = complicated_dot(v, w) /  length_v / length_w
    return score


v1 = [ {'a':44, 'b':21 }, { 'a': 55, 'c': 22 } ]
v2 = [ {'a':99, 'b':21 }, { 'a': 55, 'c': 22 } ]
cosine_sim_complex(v1, v2)
1.01342687531

Answer 1

你在更多方面做同样的事情。

以前你只有4个维度。现在，您可以使用索引的二维标注来获得更大的维度集。但数学仍然是一样的。你有一个像这个未经测试的代码的点积：

def complicated_dot(v, w):
    dot = 0
    for (v_i, w_i) in zip(v, w):
        for x in v_i.iterkeys():
            if x in w_i:
                dot += v_i[x] * w_i[x]
    return dot

然后你可以应用你已经知道的余弦相似度算法。

Answer 2

您可以为每个项目使用设置和操作ixor（^）。而且我把所有的大小都等于大小。

diffs = []
vs = (v2, v3, v4)
for vcmp in vs:
    diff = 0
    for v_item_index in range(len(vcmp)):
        diff += set(vcmp[v_item_index]) ^ set(v[v_item_index])
    diffs.append(diff)

print diffs

现在，包含低值的差异中的项目具有最相似的索引。

找到这些向量之间相似性的最佳方法是什么？

2 个答案: