python实现属性加权聚合相似度算法详细代码

以下是一个更详细的示例代码，用于实现属性加权聚合相似度算法：

import math

def calculate_similarity(obj1, obj2, weights):
    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])
        # 加权聚合
        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):
    # 这里使用了余弦相似度计算方法
    dot_product = 0
    magnitude1 = 0
    magnitude2 = 0

    for v1, v2 in zip(value1, value2):
        dot_product += v1 * v2
        magnitude1 += v1 ** 2
        magnitude2 += v2 ** 2

    magnitude1 = math.sqrt(magnitude1)
    magnitude2 = math.sqrt(magnitude2)

    if magnitude1 == 0 or magnitude2 == 0:
        return 0

    similarity = dot_product / (magnitude1 * magnitude2)
    return similarity

# 示例数据
obj1 = {'attr1': [1, 2, 3], 'attr2': [4, 5, 6], 'attr3': [7, 8, 9]}
obj2 = {'attr1': [1, 2, 3], 'attr2': [4, 5, 6], 'attr3': [7, 8, 10]}
weights = {'attr1': 0.3, 'attr2': 0.5, 'attr3': 0.2}

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

在上面的示例中，我们使用了余弦相似度作为属性相似度的计算方法。`calculate_attribute_similarity`函数计算两个属性向量的余弦相似度。`calculate_similarity`函数接受两个对象和属性权重作为参数，并返回它们之间的相似度。最后，通过调用`calculate_similarity`函数，可以计算两个对象的相似度。

请注意，示例数据中的属性值是向量形式的列表，你可以根据实际情况将其替换为适当的属性值类型，并根据需要自定义相似度计算方法。