社会化推荐系统浅析-皮尔逊相关系数的java实现

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作者:吕桂强

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相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：

当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。
当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。
当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。
当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。
一般可按三级划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关。

上代码：

package com.Social.cbra.praron2;

import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.logging.Logger;

/**
*
* @author larry
*
*/
public class Similarity {
static Logger logger = Logger.getLogger(Similarity.class.getName());
Map<String, Double> rating_map = new HashMap<String, Double>();

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
Similarity similarity1 = new Similarity();
similarity1.rating_map.put("1", 434d);
similarity1.rating_map.put("2", 7d);
similarity1.rating_map.put("3", 23d);
Similarity similarity2 = new Similarity();
similarity2.rating_map.put("1", 6d);
similarity2.rating_map.put("2", 2d);
similarity2.rating_map.put("3", 6d);
logger.info("" + similarity1.getsimilarity_bydim(similarity2));
}

public double getsimilarity_bydim(Similarity u) {
double sim = 0d;
double common_items_len = 0;
double this_sum = 0d;
double u_sum = 0d;
double this_sum_sq = 0d;
double u_sum_sq = 0d;
double p_sum = 0d;

Iterator<String> rating_map_iterator = this.rating_map.keySet().iterator();
while(rating_map_iterator.hasNext()){
String rating_map_iterator_key = rating_map_iterator.next();
Iterator<String> u_rating_map_iterator = u.rating_map.keySet().iterator();
while(u_rating_map_iterator.hasNext()){
String u_rating_map_iterator_key = u_rating_map_iterator.next();
if(rating_map_iterator_key.equals(u_rating_map_iterator_key)){
double this_grade = this.rating_map.get(rating_map_iterator_key);
double u_grade = u.rating_map.get(u_rating_map_iterator_key);
//评分求和
//平方和
//乘积和
this_sum += this_grade;
u_sum += u_grade;
this_sum_sq += Math.pow(this_grade, 2);
u_sum_sq += Math.pow(u_grade, 2);
p_sum += this_grade * u_grade;
common_items_len++;
}
}
}
//如果等于零则无相同条目，返回sim=0即可
if(common_items_len > 0){
logger.info("common_items_len:"+common_items_len);
logger.info("p_sum:"+p_sum);
logger.info("this_sum:"+this_sum);
logger.info("u_sum:"+u_sum);
double num = common_items_len * p_sum - this_sum * u_sum;
double den = Math.sqrt((common_items_len * this_sum_sq - Math.pow(this_sum, 2)) * (common_items_len * u_sum_sq - Math.pow(u_sum, 2)));
logger.info("" + num + ":" + den);
sim = (den == 0) ? 1 : num / den;
}

//如果等于零则无相同条目，返回sim=0即可
return sim;
}

}