有什么方法可以加快java中两个双精度数组之间的余弦相似度的计算吗？

Question

我有两个双精度数组 a 和 b，想要计算它们之间的余弦相似度。我的代码如下所示：

double [][] target = new double [1][65000];
double [][] compare = new double [1][65000];

double dotProduct = dot(target[0], compare[0]);
double eucledianDist = norm2(target) * norm2(compare);
double output = dotProduct / eucledianDist;

private double norm2(double[][] a){
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < a[0].length; i++){
        sum = sum + a[0][i] * a[0][i];
    }
    return Math.sqrt(sum);
}

private double dot(double[] a, double [] b){
    double sum = 0;
    for(int i = 0; i < a.length; i ++){
        sum += a[i] * b[i];
    }
    return sum;
}

有什么办法可以加快计算时间吗？

Answer 1

我想您担心的是当您有大型数组并且您想避免循环遍历它们两次时。正如其他地方所指出的，第一个维度在您的函数中似乎是多余的，因此在下面的答案中我避免了它。

您可以做的就是尝试将两个循环组合在一个函数中。

就像是：

double computeSimilarity(double[] a, double[] b) {
  //todo: you might want to check they are the same size before proceeding

  double dotProduct = 0;
  double normASum = 0; 
  double normBSum = 0;

  for(int i = 0; i < a.length; i ++) {
      dotProduct += a[i] * b[i];
      normASum += a[i] * a[i];
      normBSum += b[i] * b[i];
  }

  double eucledianDist = Math.sqrt(normASum) * Math.sqrt(normBSum);
  return dotProduct / eucledianDist;
}

如果您确实需要二维，请在每个维度上调用上面的函数。所以在你的例子中你会这样称呼它computeSimilarity(target[0], compare[0]);