spark tfidf breeze 文本相似度代码

以下是使用Spark MLlib中的TF-IDF和Breeze库计算文本相似度的示例代码：

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF}
import org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector
import breeze.linalg.{SparseVector => BSV}

// 定义两个文本
val text1 = "This is the first document"
val text2 = "This document is the second document"

// 将文本放入RDD中
val rdd = sc.parallelize(Seq((1, text1), (2, text2)))

// 定义HashingTF
val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("_2").setOutputCol("tf")

// 计算TF
val tf = hashingTF.transform(rdd)

// 定义IDF
val idf = new IDF().setInputCol("tf").setOutputCol("tfidf")

// 计算TF-IDF
val tfidf = idf.fit(tf).transform(tf)

// 转换为Breeze稀疏向量
val vec1 = new BSV(tfidf.filter($"_1" === 1).select("tfidf").first.getAs[SparseVector](0).toArray)
val vec2 = new BSV(tfidf.filter($"_1" === 2).select("tfidf").first.getAs[SparseVector](0).toArray)

// 计算余弦相似度
val cosSim = vec1.dot(vec2) / (vec1.norm * vec2.norm)

println("Cosine similarity: " + cosSim)

该代码将文本转换为TF-IDF向量，并使用Breeze库计算余弦相似度。请注意，此代码仅用于演示目的，实际使用中可能需要进行更多的数据清理和预处理。