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java算法之余弦相似度计算字符串相似率

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-05-15 11:12 出处:网络 作者: 雨点的名字
概述 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中。这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻

概述

功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中。这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻

或者一样的新闻,那就不存储到数据库中。(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中)。

解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度。现在自己写一篇博客总结下。

一、理论知识

先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的。网址:相似度算法之余弦相似度。

1、说重点

我这边先把计算两个字符串的相似度理论知识再梳理一遍。

(1)首先是要明白通过向量来计算相识度公式。

java算法之余弦相似度计算字符串相似率

(2)明白:余弦值越接近1,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性",

余弦值越接近0,也就是两个向量越不相似,也就是这两个字符串越不相似。

2、案例理论知识

举一个例子来说明,用上述理论计算文本的相似性。为了简单起见,先从句子着手。

句子A:这只皮靴号码大了。那只号码合适。

句子B:这只皮靴号码不小,那只更合适。

怎样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:这只/皮靴/号码/大了。那只/号码/合适。

句子B:这只/皮靴/号码/不/小,那只/更/合适。

第二步,计算词频。(也就是每个词语出现的频率)

句子A:这只1,皮靴1,号码2,大了1。那只1,合适1,不0,小0,更0

句子B:这只1,皮靴1,号码1,大了0。那只1,合适1,不1,小1,更1

第三步,写出词频向量。

句子A:(1,1,2,1,1,1,0,0,0)

句子B:(1,1,1,0,1,1,1,1,1)

第四步:运用上面的公式:计算如下:

java算法之余弦相似度计算字符串相似率

计算结果中夹角的余弦值为0.81非常接近于1,所以,上面的句子A和句子B是基本相似的

二、实际开发案例

我把我们实际开发过程中字符串相似率计算代码分享出来。

1、pom.xml

展示一些主要jar包

<!--结合操作工具包-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <version>3.5</version>
</dependency>
<!--bean实体注解工具包-->
   <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<!--汉语言包,主要用于分词-->
<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.6.5</version>
</dependency>

2、main方法

/**
 * 计算两个字符串的相识度
 */
public class Similarity {

    public static final  String content1="今天小小和爸爸一起去摘草莓,小小说今天的草莓特别的酸,而且特别的小,关键价格还贵";

    public static final  String content2="今天小小和妈妈一起去草原里采草莓,今天的草莓味道特别好,而且价格还挺实惠的";


    public static void main(String[] args) {

        double  score=CosineSimilarity.getSimilarity(content1,content2);
        System.out.println("相似度:"+score);

        score=CosineSimilarity.getSimilarity(content1,content1);
        System.out.println("相似度:"+score);
    }
    
}

先看运行结果:

java算法之余弦相似度计算字符串相似率

通过运行结果得出:

(1)第一次比较相似率为:0.772853 (说明这两条句子还是挺相似的),第二次比较相似率为:1.0 (说明一模一样)。

(2)我们可以看到这个句子的分词效果,后面是词性。

3、Tokenizer(分词工具类)

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;


/**
 * 中文分词工具类*/
public class Tokenizer {

    /**
     * 分词*/
    public static List<Word> segment(String sentence) {

        //1、 采用HanLP中文自然语言处理中标准分词进行分词
        List<Term> termList = HanLP.segment(sentence);

        //上面控制台打印信息就是这里输出的
        System.out.println(termList.toString());

        //2、重新封装到Word对象中(term.word代表分词后的词语,term.nature代表改词的词性)
        return termList.stream().map(term -> new Word(term.word, term.nature.toString())).collect(Collectors.toList());
    }
}

4、Word(封装分词结果)

这里面真正用到的其实就词名和权重。

import lombok.Data;

import java.util.Objects;

/**
 * 封装分词结果*/
@Data
public class Word implements Comparable {

    // 词名
    private Stri编程客栈ng name;
    // 词性
    private String pos;

    // 权重,用于词向量分析
    private Float weight;

    public Word(String name, String pos) {
        this.name = name;
        this.pos = pos;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hashCode(this.name);
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj == null) {
            return false;
        }
        if (getClass() != obj.getClass()) {
            return false;
      www.cppcns.com  }
        final Word other = (Word) obj;
        return Objects.equals(this.name, other.name);
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder str = new StringBuilder();
        if (name != null) {
            str.append(name);
        }
        if (pos != null) {
            str.append("/").append(pos);
        }

        return str.toString();
    }

    @Override
    public int compareTo(Object o) {
        if (this == o) {
            return 0;
        }
        if (this.name == null) {
            return -1;
        }
        if (o == null) {
            return 1;
        }
        if (!(o instanceof Word)) {
            return 1;
        }
        String t = ((Word) o).getName();
        if (t == null) {
            return 1;
        }
        return this.name.compareTo(t);
    }
}

5、CosineSimilarity(相似率具体实现工具类)

import com.jincou.algorithm.tokenizer.Tokenizer;
import com.jincou.algorithm.tokenizer.Word;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * 判定方式:余弦相编程客栈似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 余弦夹角原理: 向量a=(x1,y1),向量b=(x2,y2) similarity=a.b/|a|*|b| a.b=x1x2+y1y2
 * |a|=根号[(x1)^2+(y1)^2],|b|=根号[(x2)^2+(y2)^2]*/
public class CosineSimilarity {
    protected static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CosineSimilarity.class);

    /**
     * 1、计算两个字符串的相似度
     */
    public static double getSwww.cppcns.comimilarity(String text1, String text2) {

        //如果wei空,或者字符长度为0,则代表完全相同
        if (StringUtils.isBlank(text1) && StringUtils.isBlank(text2)) {
            return 1.0;
        }
        //如果一个为0或者空,一个不为,那说明完全不相似
        if (StringUtils.isBlank(text1) || StringUtils.isBlank(text2)) {
            return 0.0;
        }
        //这个代表如果两个字符串相等那当然返回1了(这个我为了让它也分词计算一下,所以注释掉了)
//        if (text1.equalsIgnoreCase(text2)) {
//            return 1.0;
//        }
        //第一步:进行分词
        List<Word> words1 = Tokenizer.segment(text1);
        List<Word> words2 = Tokenizer.segment(text2);

        return getSimilarity(words1, words2);
    }

    /**
     * 2、对于计算出的相似度保留小数点后六位
     */
    public static double getSimilarity(List<Word> words1, List<Word> words2) {

        double score = getSimilarityImpl(words1, words2);

        //(int) (score * 1000000 + 0.5)其实代表保留小数点后六位 ,因为1034234.213强制转换不就是1034234。对于强制转换添加0.5就等于四舍五入
        score = (int) (score * 1000000 + 0.5) / (double) 1000000;

        return score;
    }

    /**
     * 文本相似度计算 判定方式:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 余弦夹角原理: 向量a=(x1,y1),向量b=(x2,y2) similarity=a.b/|a|*|b| a.b=x1x2+y1y2
     * |a|=根号[(x1)^2+(y1)^2],|b|=根号[(x2)^2+(y2)^2]
     */
    public static double getSimilarityImpl(List<Word> words1, List<Word> words2) {

        // 向每一个Word对象的属性都注入weight(权重)属性值
        taggingWeightByFrequency(words1, words2);

        //第二步:计算词频
        //通过上一步让每个Word对象都有权重值,那么在封装到map中(key是词,value是该词出现的次数(即权重))
        Map<String, Float> weightMap1 = getFastSearchMap(words1);
        Map<String, Float> weightMap2 = getFastSearchMap(words2);

        //将所有词都装入set容器中
        Set<Word> words = new HashSet<>();
        words.addAll(words1);
        words.addAll(words2);

        AtomicFloat ab = new AtomicFloat();// a.b
        AtomicFloat aa = new AtomicFloat();// |a|的平方
        AtomicFloat bb = new AtomicFloat();// |b|的平方

        // 第三步:写出词频向量,后进行计算
        words.parallelStream().forEach(word -> {
            //看同一词在a、b两个集合出现的此次
            Float x1 = weightMap1.get(word.getName());
            Float x2 = weightMap2.get(word.getName());
            if (x1 != null && x2 != null) {
                //x1x2
                float oneOfTheDimension = x1 * x2;
                //+
                ab.addAndGet(oneOfTheDimension);
            }
            if (x1 != null) {
                //(x1)^2
                float oneOfTheDimension = x1 * x1;
                //+
                aa.addAndGet(oneOfTheDimension);
            }
            if (x2 != null) {
                //(x2)^2
                float oneOfTheDimension = x2 * x2;
                //+
                bb.addAndGet(oneOfTheDimension);
            }
        });
        //|a| 对aa开方
        double aaa = Math.sqrt(aa.doubleValue());
        //|b| 对bb开方
        double bbb = Math.sqrt(bb.doubleValue());

        //使用BigDecimal保证精确计算浮点数
        //double aabb = aaa * bbb;
        BigDecimal aabb = BigDecimal.valueOf(aaa).multiply(BigDecimal.valueOf(bbb));

        //similarity=a.b/|a|*|b|
        //divide参数说明:aabb被除数,9表示小数点后保留9位,最后一个表示用标准的四舍五入法
        double cos = BigDecimal.valueOf(ab.get()).divide(aabb, 9, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
        return cos;
    }


    /**
     * 向每一个Word对象的属性都注入weight(权重)属性值
     */
    protected static void taggingWeightByFrequency(List<Word> words1, List<Word> words2) {
        if (words1.get(0).getWeight() != null && words2.get(0).getWeight() != null) {
            return;
        }
     QyeTVR   //词频统计(key是词,value是该词在这段句子中出现的次数)
        Map<String, AtomicInteger> frequency1 = getFrequency(words1);
        Map<String, AtomicInteger> frequency2 = getFrequency(words2);

        //如果是DEBUG模式输出词频统计信息
//        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
//            LOGGER.debug("词频统计1:\n{}", getWordsFrequencyString(frequency1));
//            LOGGER.debug("词频统计2:\n{}", getWordsFrequencyString(frequency2));
//        }
        // 标注权重(该词出现的次数)
        words1.parallelStream().forEach(word -> word.setWeight(frequency1.get(word.getName()).floatValue()));
        words2.parallelStream().forEach(word -> word.setWeight(frequency2.get(word.getName()).floatValue()));
    }

    /**
     * 统计词频
     * @return 词频统计图
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> getFrequency(List<Word> words) {

        Map<String, AtomicInteger> freq = new HashMap<>();
        //这步很帅哦
        words.forEach(i -> freq.computeIfAbsent(i.getName(), k -> new AtomicInteger()).incrementAndGet());
        return freq;
    }

    /**
     * 输出:词频统计信息
     */
    private static String getWordsFrequencyString(Map<String, AtomicInteger> frequency) {
        StringBuilder str = new StringBuilder();
        if (frequency != null && !frequency.isEmpty()) {
            AtomicInteger integer = new AtomicInteger();
            frequency.entrySet().stream().sorted((a, b) -> b.getValue().get() - a.getValue().get()).forEach(
                    i -> str.append("\t").append(integer.incrementAndGet()).append("、").append(i.getKey()).append("=")
                            .append(i.getValue()).append("\n"));
        }
        str.setLength(str.length() - 1);
        return str.toString();
    }

    /**
     * 构造权重快速搜索容器
     */
    protected static Map<String, Float> getFastSearchMap(List<Word> words) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(words)) {
            return Collections.emptyMap();
        }
        Map<String, Float> weightMap = new ConcurrentHashMap<>(words.size());

        words.parallelStream().forEach(i -> {
            if (i.getWeight() != null) {
                weightMap.put(i.getName(), i.getWeight());
            } else {
                LOGGER.error("no word weight info:" + i.getName());
            }
        });
        return weightMap;
    }

}

这个具体实现代码因为思维很紧密所以有些地方写的比较绕,同时还手写了AtomicFloat原子类。

6、AtomicFloat原子类

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * jdk没有AtomicFloat,写一个
 */
public class AtomicFloat extends Number {

    private AtomicInteger bits;

    public AtomicFloat() {
        this(0f);
    }

    public AtomicFloat(float initialValue) {
        bits = new AtomicInteger(Float.floatToIntBits(initialValue));
    }

    //叠加
    public final float addAndGet(float delta) {
        float expect;
        float update;
        do {
            expect = get();
            update = expect + delta;
        } while (!this.compareAndSet(expect, update));

        return update;
    }

    public final float getAndAdd(float delta) {
        float expect;
        float update;
        do {
            expect = get();
            update = expect + delta;
        } while (!this.compareAndSet(expect, update));

        return expect;
    }

    public final float getAndDecrement() {
        return getAndAdd(-1);
    }

    public final float decrementAndGet() {
        return addAndGet(-1);
    }

    public final float getAndIncrement() {
        return getAndAdd(1);
    }

    public final float incrementAndGet() {
        return addAndGet(1);
    }

    public final float getAndSet(float newValue) {
        float expect;
        do {
            expect = get();
        } while (!this.compareAndSet(expect, newValue));

        return expect;
    }

    public final boolean compareAndSet(float expect, float update) {
        return bits.compareAndSet(Float.floatToIntBits(expect), Float.floatToIntBits(update));
    }

    public final void set(float newValue) {
        bits.set(Float.floatToIntBits(newValue));
    }

    public final float get() {
        return Float.intBitsToFloat(bits.get());
    }

    @Override
    public float floatValue() {
        return get();
    }

    @Override
    public double doubleValue() {
        return (double) floatValue();
    }

    @Override
    public int intValue() {
        return (int) get();
    }

    @Override
    public long longValue() {
        return (long) get();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return Float.toString(get());
    }
}

三、总结

把大致思路再捋一下:

(1)先分词:分词当然要按一定规则,不然随便分那也没有意义,那这里通过采用HanLP中文自然语言处理中标准分词进行分词。

(2)统计词频:就统计上面词出现的次数。

(3)通过每一个词出现的次数,变成一个向量,通过向量公式计算相似率。

以上就是java算法之余弦相似度计算字符串相似率的详细内容,更多关于java算法的资料请关注我们其它相关文章!

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