机器学习 -- 余弦相似度

news2024/10/6 20:32:16

场景

我有一个页面如下（随便找的）：

我的需求是拿到所有回答的链接，在这里插入图片描述
再或者我在找房子网上，爬到所有的房产信息，我们并不想做过多的处理，我只要告诉程序，请帮我爬一个类似 xxx 相似度为0.5的就可以了，然后我自会写一小段代码去给数据清洗，这就免去了每次不同网站写不同的一套脚本的痛苦。这里就用到了 余弦相似度。

余弦相似度

余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1，而两个彼此相对的向量的相似度为-1。注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的度量。

余弦定理：
在这里插入图片描述
所以余弦的计算公式如下：

有向量 a,b 他们的余弦值的公式是：

这个可能和k近邻算法听起来有些相似。但是也有不同

余弦相似度通常用于计算两个向量间的相似度，尤其常见于文本处理中。它通过测量两个向量间夹角的余弦值来判断它们的相似度。而k近邻算法是一种基于实例的学习或非泛化学习，它不试图构造一个通用内部模型，而是简单地存储实例数据。在分类时，新的数据点会被分配到它最近邻的类别。

所以余弦相似度更适合比较文本的相似程度，而k近邻算法常用于分类问题

优缺点

余弦相似度是一种测量两个向量在方向上的相似度的度量。它广泛用于文本分析，特别是在计算文档或文本片段之间的相似性时。

优点

1.不受大小影响：余弦相似度仅考虑向量间的角度，而不受其大小（即向量的长度或幅度）的影响，这使得它特别适用于文本数据，其中词频（长度）可能不是很重要。

2.效率较高：在稀疏数据集（如文本数据）上计算余弦相似度通常比其他相似度测量更高效。
适合高维数据：它适用于高维数据集，例如文本数据，其中每个维度代表一个不同的单词。

缺点

1.不考虑非共有特征：仅考虑两个向量共有的特征（即同时在两个向量中出现的元素），这可能会忽略某些重要信息。

2.对数据分布敏感：在某些情况下，数据的分布会影响余弦相似度的结果，尤其是当两个向量的长度相差悬殊时。

业务应用

1.获取html文本内容，我有两个html文件（获取html很容易，自动化和http请求都可以做到，但是要注意robot.txt协议），h6是一个整体的大html ，h7是案例html，我要拿的是所有回答的链接，所以h7就是随机一个链接的html

file_path = 'D:/herche_ai/h6.html'  
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    html_content = file.read()


file_path = 'D:/herche_ai/h7.html' 
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    target_html = file.read()

构建特征向量，我们利用BeautifulSoup将所有元素都趴下来，随后我们将其转为字符串表示

def build_feature_vector(html):
    """构建特征向量"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    elements = soup.find_all()
    elements_str = [element_to_string(el) for el in elements]
    return elements_str, elements

def element_to_string(element):
    """将元素转换为字符串表示"""
    return f"{element.name} {' '.join([f'{k}={v}' for k, v in element.attrs.items()])}"

3.构建源html和目标html的特征

# 构建原始html特征向量
    html_elements_str, html_elements = build_feature_vector(html)
# 构建目标html特征向量
    target_elements_str, _ = build_feature_vector(target_html)

4.处理文本

    vectorizer = CountVectorizer().fit(html_elements_str + target_elements_str)

CountVectorizer主要用于文本处理，它通过计数每个单词在文本中出现的频率来将文本转换为数值向量。这个过程可以分为以下几个步骤：
分词：将每个文本（在这种情况下是HTML元素的字符串表示）分割成单词或标记。
构建词汇表：从所有文本中提取出所有不同的单词，构建一个词汇表。
计数：对于每个文本，计算词汇表中每个单词的出现次数。
转换为向量：每个文本最终被转换为一个向量，向量的每个元素代表词汇表中对应单词的出现次数。

5.将两个html文本转为向量数值

 html_vec = vectorizer.transform(html_elements_str)
 target_vec = vectorizer.transform(target_elements_str)

6.比较相似度并且拿出相似度大于0.5的元素

similarities = cosine_similarity(target_vec, html_vec)
    similar_elements = []
    for index, similarity in enumerate(similarities[0]):
        if similarity >= threshold:
            similar_elements.append(html_elements[index])
    return similar_elements