python实现属性加权聚合相似度算法并且将合并阈值设置为 0.8，独立阈值设置为 0.5的代码

下面是一个实现属性加权聚合相似度算法并设置合并阈值和独立阈值的示例代码：

def_similarity(obj1, obj2, weights, merge_threshold, independent_threshold):
    similarity = 0
    total_weight = 0

    for attribute, weight in weights.items():
        # 计算属性相似度
        attribute_similarity = calculate_attribute_similarity(obj1[attribute], obj2[attribute])
        # 根据阈值进行合并或独立处理
        if attribute_similarity >= merge_threshold:
            similarity += attribute_similarity * weight
            total_weight += weight
        elif attribute_similarity >= independent_threshold:
            similarity += attribute_similarity * weight
            total_weight += weight

    if total_weight == 0:
        return 0
    
    # 标准化相似度
    similarity /= total_weight
    return similarity

def calculate_attribute_similarity(value1, value2):
    # 在这里可以使用合适的相似度计算方法
    # 这里使用简单的相等性判断
    if value1 == value2:
        return 1
    else:
        return 0

# 示例数据
obj1 = {'attr1': 'value1', 'attr2': 'value2', 'attr3': 'value3'}
obj2 = {'attr1': 'value1', 'attr2': 'value2', 'attr3': 'value4'}
weights = {'attr1': 0.3, 'attr2': 0.5, 'attr3': 0.2}
merge_threshold = 0.8
independent_threshold = 0.5

# 计算相似度
similarity = calculate_similarity(obj1, obj2, weights, merge_threshold, independent_threshold)
print(similarity)

在上面的示例中，`merge_threshold`表示属性相似度达到该阈值时，将被合并计入最终相似度中；`independent_threshold`表示属性相似度达到该阈值时，将被单独计入最终相似度中。通过设置不同的阈值，可以根据具体需求进行合并或独立处理。

在`calculate_similarity`函数中，我们根据阈值进行相似度的合并或独立处理。如果属性相似度大于等于`merge_threshold`，则将其计入最终相似度；如果属性相似度大于等于`independent_threshold`，则将其计入最终相似度但不进行合并；否则，该属性的相似度不计入最终结果。

请注意，示例代码中的属性相似度计算方法仍然是简单的相等性判断，你可以根据实际需求替换为适当的相似度计算方法。