Android Java实现余弦匹配算法示例代码_Android

 Java实现余弦匹配算法

最近在做一个通讯交友的项目，项目中有一个这样的需求，通过用户的兴趣爱好，为用户寻找推荐兴趣相近的好友。其实思路好简单，把用户的兴趣爱好和其他用户的兴趣爱好进行一个匹配，当他们的爱好相似度比较高的时候就给双方进行推荐。那么如何进行比较是一个问题，其实我们可以通过余弦匹配算法来对用户的兴趣爱好进行比较，根据计算出来的值来得到一个兴趣爱好相近好友列表，并进行排序。

因为我做的项目是Android端的，所以算法是通过Java实现的，废话不过多说了，下面是算法的实现：

package com; 

import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map; 

/**
 * 余弦匹配算法
 *
 */
public class SimilarDegreeByCos { 

   /**
   * 计算两个字符串的相似度，简单的余弦计算，未添权重
   * @param str1
   * @param str2
   * @return 返回计算的相识度
   */
   public static double getSimilarDegree(String str1, String str2)
   {
    //创建向量空间模型，使用map实现，主键为词项，值为长度为2的数组，存放着对应词项在字符串中的出现次数
     Map<String, int[]> vectorSpace = new HashMap<String, int[]>();
     int[] itemCountArray = null;//为了避免频繁产生局部变量，所以将itemCountArray声明在此  

     //以空格为分隔符，分解字符串
     String strArray[] = str1.split(" ");
     for(int i=0; i<strArray.length; ++i)
     {
       if(vectorSpace.containsKey(strArray[i]))
         ++(vectorSpace.get(strArray[i])[0]);
       else
       {
         itemCountArray = new int[2];
         itemCountArray[0] = 1;
         itemCountArray[1] = 0;
         vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);
       }
     }  

     strArray = str2.split(" ");
     for(int i=0; i<strArray.length; ++i)
     {
       if(vectorSpace.containsKey(strArray[i]))
         ++(vectorSpace.get(strArray[i])[1]);
       else
       {
         itemCountArray = new int[2];
         itemCountArray[0] = 0;
         itemCountArray[1] = 1;
         vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);
       }
     }
     //计算相似度
     double vector1Modulo = 0.00;//向量1的模
     double vector2Modulo = 0.00;//向量2的模
     double vectorProduct = 0.00; //向量积
     Iterator iter = vectorSpace.entrySet().iterator();
     while(iter.hasNext())
     {
       Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next();
       itemCountArray = (int[])entry.getValue();  

       vector1Modulo += itemCountArray[0]*itemCountArray[0];
       vector2Modulo += itemCountArray[1]*itemCountArray[1];  

       vectorProduct += itemCountArray[0]*itemCountArray[1];
     }
     vector1Modulo = Math.sqrt(vector1Modulo);
     vector2Modulo = Math.sqrt(vector2Modulo);  

     //返回相似度
    return (vectorProduct/(vector1Modulo*vector2Modulo));
   }  

   /**
   * 主方法
   */
   public static void main(String args[])
   {
     String str1 = "阳光活泼 跑步 羽毛球";
     String str2 = "爱美食 跑步 篮球 足球 冰棒球 骑马 游泳";
     String str3 = "90后 动漫 旅游 爱美女";
     String str4 = "阳光活泼 爱游戏 爱代码 码农";
     String str5 = "羽毛球 羽毛球 羽毛球 羽毛球";
     String str6 = "阳光活泼 跑步 羽毛球";  

     System.out.println("str1和str2相识度：" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str2));
     System.out.println("str1和str3相识度：" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str3));
     System.out.println("str1和str4相识度：" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str4));
     System.out.println("str1和str5相识度：" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str5));
     System.out.println("str1和str6相识度：" + SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str6));
   }  

} 

效果：

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