python属性加权聚合相似度算法，将合并阈值设置为 0.8，独立阈值设置为 0.5将两个实体进行对比的详细代码

以下是一个示例代码，用于实现属性加权聚合相似度算法并进行实体对比。

import numpy as np
from collections import Counter

# 计算两个字符串的相似度
def string_similarity(str1, str2):
    str1 = set(str1.lower().split())
    str2 = set(str2.lower().split())
    intersection = len(str1 & str2)
    union = len(str1 | str2)
    return intersection / union

# 计算属性相似度
def attribute_similarity(attr1, attr2):
    if isinstance(attr1, str) and isinstance(attr2, str):
        return string_similarity(attr1, attr2)
    elif isinstance(attr1, list) and isinstance(attr2, list):
        counter1 = Counter(attr1)
        counter2 = Counter(attr2)
        intersection = sum((counter1 & counter2).values())
        union = sum((counter1 | counter2).values())
        return intersection / union
    else:
        return 0

# 计算实体相似度
def entity_similarity(entity1, entity2, weights):
    total_similarity = 0
    for attr1, attr2, weight in zip(entity1, entity2, weights):
        attr_similarity = attribute_similarity(attr1, attr2)
        total_similarity += attr_similarity * weight
    return total_similarity

# 对比两个实体并进行实体对齐
def compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold):
    similarity = entity_similarity(entity1, entity2, weights=[1, 1, 0.5])
    if similarity >= merge_threshold:
        return "Merge"
    elif similarity >= independent_threshold:
        return "Independent"
    else:
        return "Different"

# 示例数据
entity1 = [
    "John Doe",
    "30",
    ["male", "engineer"]
]

entity2 = [
    "John Doe",
    "31",
    ["male", "engineer"]
]

# 设置阈值
merge_threshold = 0.8
independent_threshold = 0.5

# 对比两个实体
result = compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold)
print(result)

在上面的代码中，`string_similarity` 函数用于计算两个字符串的相似度，`attribute_similarity` 函数用于计算属性的相似度。`entity_similarity` 函数用于计算实体的相似度，其中使用了权重来对不同属性进行加权。`compare_entities` 函数用于对比两个实体，并根据设置的阈值返回合并、独立或不同的结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。