PHP实现余弦相似度算法

360 发表于 2017-6-1 09:48:28 | 只看该作者 |倒序浏览 |阅读模式 [复制链接] 打印
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PHP实现余弦相似度算法

我们先从句子着手:

句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影。

句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看电影。

怎样才能计算上面两句话的相似程度?

基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。

第一步,分词。

句子A:我/喜欢/看/电视,不/喜欢/看/电影。

句子B:我/不/喜欢/看/电视,也/不/喜欢/看/电影。

第二步,列出所有的词。

我,喜欢,看,电视,电影,不,也。

第三步,计算词频。

句子A:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 1,也 0。

句子B:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 2,也 1。

第四步,写出词频向量。

句子A:[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]

句子B:[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]

到这里,问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。

我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0度,意味着方向相同、线段重合;如果夹角为90度,意味着形成直角,方向完全不相似;如果夹角为180度,意味着方向正好相反。 因此,我们可以通过夹角的大小,来判断向量的相似程度。夹角越小,就代表越相似。

以二维空间为例,上图的a和b是两个向量,我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们,可以用下面的公式求得:

假定a向量是[x1, y1],b向量是[x2, y2],那么可以将余弦定理改写成下面的形式:

数学家证明,余弦的这种计算方法对n维向量也成立。假定A和B是两个n维向量,A是 [A1, A2, ..., An] ,B是 [B1, B2, ..., Bn] ,则A与B的夹角θ的余弦等于:

使用这个公式,我们就可以得到,句子A与句子B的夹角的余弦。

余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。

由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法:

(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词;

(2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异可以使用相对词频);

(3)生成两篇文章各自的词频向量;

(4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。

下面是PHP实现余弦相似度计算的算法

/**

* 数据分析引擎

* 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致,取最大个数,分析向量不足元素以0填补。

* 求出分析向量与基准向量的余弦值

*/

/**

* 获得向量的模

* @param unknown_type $array 传入分析数据的基准点的N维向量。|eg:array(1,1,1,1,1);

*/

function getMarkMod($arrParam){

$strModDouble = 0;

foreach($arrParam as $val){

$strModDouble += $val * $val;

}

$strMod = sqrt($strModDouble);

//是否需要保留小数点后几位

return $strMod;

}

/**

* 获取标杆的元素个数

* @param unknown_type $arrParam

* @return number

*/

function getMarkLenth($arrParam){

$intLenth = count($arrParam);

return $intLenth;

}

/**

* 对传入数组进行索引分配,基准点的索引必须为k,求夹角的向量索引必须为 'j'.

* @param unknown_type $arrParam

* @param unknown_type $index

* @ruturn $arrBack

*/

function handIndex($arrParam, $index = 'k'){

foreach($arrParam as $key => $val){

$in = $index.$key;

$arrBack[$in] = $val;

}

return $arrBack;

}

/**

*

* @param unknown_type $arrMark 标杆向量数组(索引被处理过)|array('k0'=>1,'k1'=>2....)

* @param unknown_type $arrAnaly 分析向量数组(索引被处理过)|array('j0'=>1,'j1'=>2....)

* @param unknown_type $strMarkMod 标杆向量的模

* @param unknown_type $intLenth 向量的长度

*/

function getCosine($arrMark, $arrAnaly, $strMarkMod ,$intLenth){

$strVector = 0;

$strCosine = 0;

for($i = 0; $i < $intLenth; $i++){

$strMarkVal = $arrMark['k'.$i];

$strAnalyVal = $arrAnaly['j'.$i];

$strVector += $strMarkVal * $strAnalyVal;

}

$arrAnalyMod = getMarkMod($arrAnaly); //求分析向量的模

$strFenzi = $strVector;

$strFenMu = $arrAnalyMod * $strMarkMod;

$strCosine = $strFenzi / $strFenMu;

if(0 !== (int)$strFenMu){

$strCosine = $strFenzi / $strFenMu;

}

return $strCosine;

}

//基准点的N维向量

$arrMark = array(1,1,1,1,1);

//分析点的N维向量

$arrAnaly = array(1,2,3,4,5);

//向量的模

$MarkMod = getMarkMod($arrMark);

//向量的长度

$MarkLenth = getMarkLenth($arrMark);

//标杆向量数组

$Index1 = handIndex($arrMark,"k");

//分析向量数组

$Index2 = handIndex($arrAnaly,"j");

//分析向量与基准向量的余弦值

$Cosine = getCosine($Index1,$Index2,$MarkMod,$MarkLenth);

echo "向量的模:".$MarkMod;

echo "
";

echo "向量的长度:".$MarkLenth;

echo "
";

echo "标杆向量数组:";

print_r($Index1);

echo "
";

echo "分析向量数组:";

print_r($Index2);

echo "
";

echo "分析向量与基准向量的余弦值:".$Cosine;

?>



小润测试的demo如上图

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