基础标签,采用余弦相似度,根据本能需求,倾向等条件进行相似度筛选排序 php写个列子
时间: 2024-09-25 12:07:06 浏览: 15
在PHP中,我们可以利用余弦相似度来计算两个标签集合的相似度,并根据这些值对基础标签进行排序。以下是一个简单的例子,假设我们有一个基础标签数组`$tags`,每个标签都是一维的字符串数组代表用户的一个偏好列表:
```php
<?php
// 假设的基础标签数组
$tags = [
['PHP', 'Web Development'],
['Python', 'Data Science'],
['JavaScript', 'Frontend'],
['Java', 'Enterprise']
];
// 定义一个函数,计算两个标签数组的余弦相似度
function cosine_similarity($tagA, $tagB) {
// 先转换为向量
$vectorA = array_count_values(array_flatten($tagA));
$vectorB = array_count_values(array_flatten($tagB));
// 计算点积和模长
$dotProduct = array_product(array_map(function($a, $b) { return $a * $b; }, $vectorA, $vectorB));
$magnitudeA = sqrt(array_sum(array_map('pow', $vectorA, 2)));
$magnitudeB = sqrt(array_sum(array_map('pow', $vectorB, 2)));
// 如果模长为0,则表示无相似度,返回0
if ($magnitudeA == 0 || $magnitudeB == 0) {
return 0;
}
// 计算余弦相似度
return $dotProduct / ($magnitudeA * $magnitudeB);
}
// 根据余弦相似度排序
usort($tags, function($a, $b) {
return cosine_similarity($a, $b) > 0 ? -1 : 1; // 排序降序,正数越大越相似
});
print_r($tags);
?>
```
在这个例子中,我们会得到一个按相似度降序排列的标签数组,最相似的标签排在前面。注意这只是一个基本示例,实际应用中可能需要处理更多细节,比如数据预处理、稀疏向量等问题。