이 글은 주로 PHP 데이터 분석 엔진의 코사인 유사성 계산 알고리즘을 소개합니다. 구체적인 예를 바탕으로 PHP 코사인 유사성 계산의 동작 단계와 관련 구현 기술을 분석하는데 도움이 되길 바랍니다.
코사인 유사성에 대한 관련 소개는 Baidu 백과사전: 코사인 유사성
<?php /** * 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 * @author yu.guo@okhqb.com */ /** * 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) * @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; } ?>
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