spark 文本相似度

Spark提供了多种计算文本相似度的方法，以下是其中几种常见的方法：

1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过计算两个文本向量的夹角余弦值来衡量它们的相似度。在Spark中，可以使用org.apache.spark.ml.feature包下的HashingTF和IDF类计算文本向量，再使用org.apache.spark.ml.feature包下的org.apache.spark.ml.feature.Normalizer类对向量进行归一化，最后使用org.apache.spark.ml.linalg包下的Vectors类计算余弦相似度。

2. Jaccard相似度（Jaccard Similarity）：通过计算两个文本的交集与并集的比值来衡量它们的相似度。在Spark中，可以使用org.apache.spark.ml.feature包下的NGram类将文本切分成n-gram，并使用org.apache.spark.ml.feature包下的org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler类将n-gram特征向量化，再使用org.apache.spark.ml.feature包下的org.apache.spark.ml.feature.MinHashLSH类计算Jaccard相似度。

3. 汉明距离（Hamming Distance）：通过计算两个文本二进制编码下不同位数的个数来衡量它们的相似度。在Spark中，可以使用org.apache.spark.ml.feature包下的HashingTF类将文本转换为二进制编码，再使用org.apache.spark.ml.feature包下的org.apache.spark.ml.feature.BucketedRandomProjectionLSH类计算汉明距离。

以上是Spark计算文本相似度的几种常见方法，具体使用时需要根据实际情况选择合适的方法。