基于网络爬虫技术的新闻分析系统的设计与实现的相似度匹配模块使用余弦定理相似度匹配法具体应该怎么Java代码实现

余弦定理相似度匹配法是一种常用的文本相似度匹配方法，可以通过计算两个文本向量之间的余弦值来衡量它们的相似度。在Java中，可以使用以下代码实现该算法：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CosineSimilarity {
    public static double getSimilarity(String text1, String text2) {
        Map<String, Integer> map1 = getWordFrequency(text1);
        Map<String, Integer> map2 = getWordFrequency(text2);
        double dotProduct = 0;
        double norm1 = 0;
        double norm2 = 0;
        for (String key : map1.keySet()) {
            int frequency1 = map1.get(key);
            int frequency2 = map2.containsKey(key) ? map2.get(key) : 0;
            dotProduct += frequency1 * frequency2;
            norm1 += frequency1 * frequency1;
        }
        for (String key : map2.keySet()) {
            int frequency2 = map2.get(key);
            norm2 += frequency2 * frequency2;
        }
        double similarity = dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
        return similarity;
    }

    private static Map<String, Integer> getWordFrequency(String text) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        String[] words = text.split("\\s+");
        for (String word : words) {
            if (map.containsKey(word)) {
                map.put(word, map.get(word) + 1);
            } else {
                map.put(word, 1);
            }
        }
        return map;
    }
}

其中，`getSimilarity`方法接受两个字符串参数，返回它们的相似度。该方法先通过`getWordFrequency`方法将每个字符串转换为单词频率向量，然后计算向量之间的余弦相似度。`getWordFrequency`方法将每个字符串分割成单词，并计算每个单词在字符串中出现的频率，返回一个Map对象。

使用该方法，可以在相似度匹配模块中将新闻文本与关键字进行比较，以确定它们之间的相似度。