演算法 入門篇（余弦相似度）

數學模型

計算公式

一般來講最終資料越接近於1,表示分子與分母部分的夾角越小

使用余弦相似度的場景一般用在判斷兩條資料的相似程度上，常見使用在，風控系統中對密碼驗證的場景等。當相似度即最終值越接近於1時，表示密碼的相似度越高。

但是，現實往往是存在著差異性的，比如使用者的歷史密碼的長度都不一致等，因此，在此場景下，我們需要引入詞袋。

/**① 主幹--作評估

ordernesspassword ---- 請求密碼
historyordernesspasswords ----- 歷史密碼集合
*/public
boolean
doeval
(string ordernesspassword, set
historyordernesspasswords)
//獲取包含所有歷史密碼的詞袋
setwordbag =
newhashset
();//獲取歷史密碼流
list<
char
> collect = historyordernesspasswords.
stream()
.map
(histroyt -
> histroyt.
tochararray()
).collect
(collectors.
tolist()
);for(
char
chars : collect)
}//將當前輸入的密碼加入詞袋
char
chars = ordernesspassword.
tochararray()
;for
(int i =
0; i < chars.length; i++
)//對詞袋進行排序,排序後的最終詞袋
list
bag = wordbag.
stream()
.sorted()
.collect
(collectors.
tolist()
);//建立乙個歷史密碼的特徵向量集合
list
]> histroryvictorlist =
newarraylist
<
>()
;//計算歷史密碼的特徵
list
history = historyordernesspasswords.
stream()
.collect
(collectors.
tolist()
);for(
int i =
0; i < history.
size()
; i++
)//計算當前輸入密碼的特徵向量
integer[
] tempvictor =
getpasswordvector
(bag, ordernesspassword)
;//拿當前的密碼特徵向量與歷史的特徵向量進行余弦相似比較
/*for (int i = 0; i < histroryvictorlist.size(); i++) 
}*/list
result = histroryvictorlist.
stream()
.map
(x -
>).
filter
(similarity -
> similarity > thresholdsimilarity)
.collect
(collectors.
tolist()
);return result.
size()
==0;}
//建立乙個計算特徵向量的方法
private integer[
]getpasswordvector
(list
bag,string ordernesspassword)
else
}//建立一返回值,長度即為詞袋長度
integer[
] restult =
newinteger
[bag.
size()
];//對詞袋數值進行公升序排列
//對比詞袋，進行特性抽取
for(
int i =
0; i < bag.
size()
; i++
)else
}//最後返回integer陣列
return restult;
}//建立乙個求余弦相似的方法
private double getsimilarity
(integer[
] passwordvictor,integer[
] historyvictor)
//計算分母
integer integer1 = arrays.
stream
(passwordvictor)
.map
(i -
>
(i * i)).
reduce
((x, y)
-> x + y)
.get()
; integer integer2 = arrays.
stream
(historyvictor)
.map
(i -
>
(i * i)).
reduce
((x, y)
-> x + y)
.get()
;//按照公式得出最終的分母部分
double denominator = math.
sqrt
(integer1)
*math.
sqrt
(integer2)
;//得出最終結果
return element/denominator;
}

public

static
void
main
(string[
] args)
}

string pwd=

"123456abc"
;//獲得字元陣列
char
chars = pwd.
tochararray()
;//建立乙個字元集合
list
characters=
newarraylist
<
>()
;//遍歷字元陣列，向集合中新增
for(
char achar : chars)
//隨機排序輸出
string ordernesspassword = characters.
stream()
.sorted
((o1, o2)
->
newinteger
[new
random()
.nextint(3
)]).
map(c -
> c +"")
.reduce
((v1, v2)
-> v1 + v2)
.get()
;

相似度演算法之余弦相似度

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