TF-IDF后计算余弦相似度内存爆炸

解决方案
为了有效应对在使用 TF-IDF 后计算余弦相似度时遇到的内存不足问题，可以从多个角度进行优化：
1. 数据稀疏化表示
通过采用稀疏矩阵来存储文档向量，能够显著降低内存占用。Python 中 scipy.sparse 提供了多种类型的稀疏矩阵结构，适用于不同应用场景下的高效运算。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import scipy.sparse as sp

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_sparse = vectorizer.fit_transform(corpus) # X_sparse 是一个 csr_matrix 类型的对象
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当处理大规模语料库时，这种做法可以极大程度上节省空间资源[^1]。
2. 增加硬件资源配置
对于非常庞大的数据集，在软件层面难以完全解决问题的情况下，适当增加服务器端物理内存或是租用云服务提供商的大容量实例也是一种可行的选择。不过这并不是最优解法，仅作为临时措施考虑。
3. 并行与分布式计算
利用多线程或多进程实现并行计算，充分利用现代计算机系统的多核特性；或者借助像 Spark 这样的大数据平台来进行分布式的特征提取和相似度匹配工作流设计，从而分摊单机的压力。
# 使用 joblib 实现简单的本地多线程加速
from joblib import Parallel, delayed
import numpy as np

def cosine_similarity_chunk(chunk):
return linear_kernel(chunk, Y)

results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(cosine_similarity_chunk)(chunk) for chunk in np.array_split(X_sparse, n_chunks))
final_result = sp.vstack(results)
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这种方法不仅提高了效率还减少了整体所需的 RAM 容量需求。
4. 缓存中间结果
引入 Redis 或 Memcached 等键值对存储系统保存已经完成转换后的 TF-IDF 特征向量以及部分预计算好的相似度得分表项，避免重复劳动的同时也缓解了一定程度上的瞬时间高峰流量带来的冲击。