java 向量相似度计算 tf

java 向量相似度计算 tf

本篇博客，主要是描述一种计算文本相似度的算法，基于TF-IDF算法和余弦相似性。算法的描述请务必看阮一峰的博客，不然看不懂本篇博客，地址：

在这里，主要讨论具体的代码的实现。过程如下：

使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；

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)；

生成两篇文章各自的词频向量；

计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

首先，请看此算法代码的文件结构：

接下来，是算法的实现步骤：

第一步：使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词

/**

* (1)使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；

*

* @param uri

* 待比较的文本的路径

* @return 文本被分词后，词的ELementSet集合

* @throws IOException

*/

private static ElementSet getKeyTerms(String uri) throws IOException {

// 分词后，获得ElementMap集合

ElementMap em = null;

String text = adText(uri);

em = kenizer(text);

ElementSet es = em.getElementSetOrderbyTf();

// 计算tf、idf和tf_idf的值

Double de = (double) untTatolFromTerm("的")+1;

for (Element e : es.getElementSet()) {

// 计算tf

Double tf = e.getTf() / es.getElementSet().size();

e.setTf(tf);

// 计算idf

Double num = (double) Term());

Double idf = Math.log10(de / (num+1));

e.setIdf(idf);

// 计算tf_idf

Double tf_idf = tf * idf;

e.setTf_idf(tf_idf);

}

// 将排序的依据更改为tf_idf