cos類似度計算を高速に行う

cos類似度計算の高速化

sickit-learnのcosine_similarity関数を使うと、cos類似度を一度に計算できる

• https://stackoverflow.com/questions/17627219/whats-the-fastest-way-in-python-to-calculate-cosine-similarity-given-sparse-mat

悪い例

• 2重ループを回して類似度計算を1つ1つやっていた

vector_list1 = [[0.3423, 0.5123, 0.4232], [0.1412, 0.9634, 0.7292]]
vector_list2 = [[0.6461, 0.8734, 0.9854], [0.1412, 0.9425, 0.8392]]
for vector1 in vector_list1:
    for vector2 in vector_list2:
        # 類似度計算
        similarity = calc_cos_sim(vector1, vector2)

改修後

• 関数一発で実行。結果は2次元配列。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

vector_list1 = [[0.3423, 0.5123, 0.4232], [0.1412, 0.9634, 0.7292]]
vector_list2 = [[0.6461, 0.8734, 0.9854], [0.1412, 0.9425, 0.8392]]
        
similarities = cosine_similarity(vector_list1, vector_list2)
[[0.2, 0.5], [0.1, 0.8]]

• また、ベクトルに0が多い場合は疎行列にしてあげるとさらに速くなるみたい
  • word2vecとかは0はないが、BagOfWordsだと使えるかも？