本文实例讲述了java实现的计算稀疏矩阵余弦相似度功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
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import java.util.hashmap;public class myudf{ /** * udf evaluate接口 * * udf在记录层面上是一对一，字段上是一对一或多对一。 evaluate方法在每条记录上被调用一次，输入为一个或多个字段，输出为一个字段 */ public double evaluate(string a, string b) { // todo: 请按需要修改参数和返回值，并在这里实现你自己的逻辑 if(a==null || b==null) return 0.0; string temp1[]=a.split(","); string temp2[]=b.split(","); if (temp1==null || temp2==null) { return 0.0; } hashmap<string, double> map1=new hashmap<string, double>(); hashmap<string, double> map2=new hashmap<string, double>(); for(string temp:temp1) { string t[]=temp.split(":"); map1.put(t[0], double.parsedouble(t[1])); } for(string temp:temp2) { string t[]=temp.split(":"); map2.put(t[0], double.parsedouble(t[1])); } double fenzi=0; double fenmu1=0; for(string i:map1.keyset()) { double value=map1.get(i); if (map2.get(i)!=null) { fenzi+=value*map2.get(i); } fenmu1+=value*value; } double fenmu2=0; for(double i:map2.values()) { fenmu2+=i*i; } double fenmu=math.sqrt(fenmu1)*math.sqrt(fenmu2); return fenzi/fenmu; } public static void main(string[] args) { string a="12:500,14:100,20:200"; string b="12:500,14:100,30:100"; myudf myudf=new myudf(); system.out.println(myudf.evaluate(a, b)); }} |
运行结果：
0.9135468796041984
希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/bryan__/article/details/50959402
