本文实例讲述了Java实现的计算稀疏矩阵余弦相似度功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

import java.util.HashMap;public class MyUDF{ /** * UDF Evaluate接口 * * UDF在记录层面上是一对一，字段上是一对一或多对一。 Evaluate方法在每条记录上被调用一次，输入为一个或多个字段，输出为一个字段 */ public Double evaluate(String a, String b) { // TODO: 请按需要修改参数和返回值，并在这里实现你自己的逻辑 if(a==null || b==null) return 0.0; String temp1[]=a.split(","); String temp2[]=b.split(","); if (temp1==null || temp2==null) { return 0.0; } HashMap<String, Double> map1=new HashMap<String, Double>(); HashMap<String, Double> map2=new HashMap<String, Double>(); for(String temp:temp1) { String t[]=temp.split(":"); map1.put(t[0], Double.parseDouble(t[1])); } for(String temp:temp2) { String t[]=temp.split(":"); map2.put(t[0], Double.parseDouble(t[1])); } double fenzi=0; double fenmu1=0; for(String i:map1.keySet()) { double value=map1.get(i); if (map2.get(i)!=null) { fenzi+=value*map2.get(i); } fenmu1+=value*value; } double fenmu2=0; for(double i:map2.values()) { fenmu2+=i*i; } double fenmu=Math.sqrt(fenmu1)*Math.sqrt(fenmu2); return fenzi/fenmu; } public static void main(String[] args) { String a="12:500,14:100,20:200"; String b="12:500,14:100,30:100"; MyUDF myUDF=new MyUDF(); System.out.println(myUDF.evaluate(a, b)); }}

运行结果：

0.9135468796041984

更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Java数据结构与算法教程》、《Java操作DOM节点技巧总结》、《Java文件与目录操作技巧汇总》和《Java缓存操作技巧汇总》

希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。