C++实现稀疏矩阵相似度计算

C++实现稀疏矩阵相似度计算

稀疏矩阵相似度计算在推荐系统和信息检索等领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用C++实现稀疏矩阵相似度计算，并提供相应的源代码。

首先，需要定义稀疏矩阵的数据结构。稀疏矩阵由若干个非零元素组成，可以使用三元组（行坐标、列坐标、值）来表示。可以使用两个vector来存储三元组中的行坐标、列坐标和值。

struct Element{
    int row;
    int col;
    double value;
};

class SparseMatrix{
public:
    vector<int> rows, cols;
    vector<double> values;
};

接下来，需要实现稀疏矩阵相似度计算的算法。常见的相似度计算方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。这里使用余弦相似度来计算：

double cosine_similarity(const SparseMatrix& A, const SparseMatrix& B){
    double dot_product = 0.0;
    double norm_A = 0.0;
    double norm_B = 0.0;

    int i = 0, j = 0;
    while(i < A.values.size() && j < B.values.size()){