【发布时间】:2017-01-13 23:59:59
【问题描述】:
我有两个 相同 MxN 维度的稀疏矩阵 A 和 B (slam::simple_triplet_matrix),其中 M = ~100K,N = ~150K。
我希望计算每对行之间的余弦距离(即矩阵 A 的第 1 行和矩阵 B 的第 1 行,矩阵 A 的第 2 行和矩阵 B 的第 2 行等)。
我可以使用 for 循环或使用 apply 函数来执行此操作,但这太慢了,例如:
library(slam)
A <- simple_triplet_matrix(1:3, 1:3, 1:3)
B <- simple_triplet_matrix(1:3, 3:1, 1:3)
cosine <- NULL
for (i in 1:(dim(A)[1])) {
a <- as.vector(A[i,])
b <- as.vector(B[i, ])
cosine[i] <- a %*% b / sqrt(a%*%a * b%*%b)
}
我了解this 之前提出的问题可能对我有帮助,但是:
a) 这并不是我真正想要的,我只想要 M 行的 M 余弦距离,而不是给定稀疏矩阵的行之间的所有成对相关性。
b) 我承认我没有完全理解这个“矢量化”解决方案背后的数学原理,所以也许一些解释会派上用场。
谢谢。
编辑:这也不是 this 问题的重复,因为我不仅对两个简单向量上的常规余弦计算感兴趣(我清楚地知道如何做到这一点,见上文),我感兴趣更大规模的情况,特别是涉及 slam 稀疏矩阵。
【问题讨论】:
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@DmitriySelivanov 几乎没有,除了询问余弦距离之外没有任何联系,而且我不只是询问余弦距离(我清楚地知道如何实现)我对大规模情况感兴趣稀疏矩阵。
标签: r sparse-matrix cosine-similarity