这篇文章主要介绍了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法,结合具体实例形式分析了php计算余弦相似度的操作步骤与相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科：余弦相似度

<?php /** * 数据分析引擎 * 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。 * 求出分析向量与基准向量的余弦值 * @author yu.guo@okhqb.com *//** * 获得向量的模 * @param unknown_type $array 传入分析数据的基准点的N维向量。|eg:array(1,1,1,1,1); */function getMarkMod($arrParam){ $strModDouble = 0; foreach($arrParam as $val){ $strModDouble += $val * $val; } $strMod = sqrt($strModDouble); //是否需要保留小数点后几位 return $strMod;}/** * 获取标杆的元素个数 * @param unknown_type $arrParam * @return number */function getMarkLenth($arrParam){ $intLenth = count($arrParam); return $intLenth;}/** * 对传入数组进行索引分配，基准点的索引必须为k，求夹角的向量索引必须为 'j'. * @param unknown_type $arrParam * @param unknown_type $index * @ruturn $arrBack */function handIndex($arrParam, $index = 'k'){ foreach($arrParam as $key => $val){ $in = $index.$key; $arrBack[$in] = $val; } return $arrBack;}/** * * @param unknown_type $arrMark标杆向量数组(索引被处理过) * @param unknown_type $arrAnaly 分析向量数组 (索引被处理过) |array('j0'=>1,'j1'=>2....) * @param unknown_type $strMarkMod标杆向量的模 * @param unknown_type $intLenth 向量的长度 */function getCosine($arrMark, $arrAnaly, $strMarkMod ,$intLenth){ $strVector = 0; $strCosine = 0; for($i = 0; $i < $intLenth; $i++){ $strMarkVal = $arrMark['k'.$i]; $strAnalyVal = $arrAnaly['j'.$i]; $strVector += $strMarkVal * $strAnalyVal; } $arrAnalyMod = getMarkMod($arrAnaly); //求分析向量的模 $strFenzi = $strVector; $strFenMu = $arrAnalyMod * $strMarkMod; $strCosine = $strFenzi / $strFenMu; if(0 !== (int)$strFenMu){ $strCosine = $strFenzi / $strFenMu; } return $strCosine;}?>