本文实例讲述了java实现的计算稀疏矩阵余弦相似度功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
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import java.util.hashmap;
public class myudf{
/**
* udf evaluate接口
*
* udf在记录层面上是一对一，字段上是一对一或多对一。 evaluate方法在每条记录上被调用一次，输入为一个或多个字段，输出为一个字段
*/
public double evaluate(string a, string b) {
// todo: 请按需要修改参数和返回值，并在这里实现你自己的逻辑
if(a==null || b==null)
return 0.0;
string temp1[]=a.split(",");
string temp2[]=b.split(",");
if (temp1==null || temp2==null) {
return 0.0;
}
hashmap<string, double> map1=new hashmap<string, double>();
hashmap<string, double> map2=new hashmap<string, double>();
for(string temp:temp1)
{
string t[]=temp.split(":");
map1.put(t[0], double.parsedouble(t[1]));
}
for(string temp:temp2)
{
string t[]=temp.split(":");
map2.put(t[0], double.parsedouble(t[1]));
}
double fenzi=0;
double fenmu1=0;
for(string i:map1.keyset())
{
double value=map1.get(i);
if (map2.get(i)!=null) {
fenzi+=value*map2.get(i);
}
fenmu1+=value*value;
}
double fenmu2=0;
for(double i:map2.values())
{
fenmu2+=i*i;
}
double fenmu=math.sqrt(fenmu1)*math.sqrt(fenmu2);
return fenzi/fenmu;
}
public static void main(string[] args) {
string a="12:500,14:100,20:200";
string b="12:500,14:100,30:100";
myudf myudf=new myudf();
system.out.println(myudf.evaluate(a, b));
}
}
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运行结果：
0.9135468796041984
希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/bryan__/article/details/50959402