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我有一个包含两列的数据框，其中每一行都有一个稀疏向量。我试图找到一种合适的方法来计算每行中两个向量的余弦相似度（或只是点积）。
但是，我还没有找到任何库或教程来为稀疏矢量做这件事。
我发现的唯一方法如下：
创建ak X n矩阵，其中n个项目被描述为k维度向量。为了将每个项目表示为ak维度向量，您可以使用ALS来表示潜在因子空间中的每个实体。您可以选择此空间（k）的尺寸。该k X n矩阵可以表示为RDD [Vector]。
将此k X n矩阵转换为RowMatrix。
使用columnSimilarities（）函数获取n个项目之间相似性的X n矩阵。
我觉得计算每对的所有余弦相似度太麻烦了，而我只需要在我（非常大）的数据帧中使用它。
写回答
如果要计算点积的矢量数量很小，请缓存RDD [Vector]表。创建一个新表[cosine_vectors]，它是原始表上的过滤器，仅选择您想要余弦相似度的向量。广播加入这两个并计算。
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