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我有两个值向量和一个权重向量,我需要计算余弦相似度。由于复杂的原因,我一次只能计算一对的余弦。但我必须这样做数百万次。
cosine_calc <- function(a,b,wts) {
#scale both vectors by the weights, then compute the cosine of the scaled vectors
a = a*wts
b = b*wts
(a %*% b)/(sqrt(a%*%a)*sqrt(b%*%b))
}
a = c(-1.2092420, -0.7053822, 1.4364633, 1.3612304, -0.3029147, 1.0319704, 0.6707610, -2.2128987, -0.9839970, -0.4302205)
b = c(-0.69042619, 0.05811749, -0.17836802, 0.15699691, 0.78575477, 0.27925779, -0.08552864, -1.31031219, -1.92756861, -1.36350112)
w = c(0.26333839, 0.12803180, 0.62396023, 0.37393705, 0.13539926, 0.09199102, 0.37347546, 1.36790007, 0.64978409, 0.46256891)
> cosine_calc(a,b,w)[,1]
[1,] 0.8390671
最佳答案
您使用的所有功能是.Primitive
(因此已经直接调用编译代码),因此除了使用优化的 BLAS 重新构建 R 之外,很难找到一致的速度增益。话虽如此,对于较大的向量,这里有一个可能更快的选项:
cosine_calc2 <- function(a,b,wts) {
a = a*wts
b = b*wts
crossprod(a,b)/sqrt(crossprod(a)*crossprod(b))
}
all.equal(cosine_calc1(a,b,w),cosine_calc2(a,b,w))
# [1] TRUE
# Check some timings
library(rbenchmark)
# cosine_calc2 is slower on my machine in this case
benchmark(
cosine_calc1(a,b,w),
cosine_calc2(a,b,w), replications=1e5, columns=1:4 )
# test replications user.self sys.self
# 1 cosine_calc1(a, b, w) 100000 1.06 0.02
# 2 cosine_calc2(a, b, w) 100000 1.21 0.00
# but cosine_calc2 is faster for larger vectors
set.seed(21)
a <- rnorm(1000)
b <- rnorm(1000)
w <- runif(1000)
benchmark(
cosine_calc1(a,b,w),
cosine_calc2(a,b,w), replications=1e5, columns=1:4 )
# test replications user.self sys.self
# 1 cosine_calc1(a, b, w) 100000 3.83 0
# 2 cosine_calc2(a, b, w) 100000 2.12 0
> Rprof(); for(i in 1:100000) cosine_calc2(a,b,w); Rprof(NULL); summaryRprof()
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
* 0.80 45.98 0.80 45.98
crossprod 0.56 32.18 0.56 32.18
cosine_calc2 0.32 18.39 1.74 100.00
sqrt 0.06 3.45 0.06 3.45
$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
cosine_calc2 1.74 100.00 0.32 18.39
* 0.80 45.98 0.80 45.98
crossprod 0.56 32.18 0.56 32.18
sqrt 0.06 3.45 0.06 3.45
$sample.interval
[1] 0.02
$sampling.time
[1] 1.74
cosine_calc3
比使用小向量的原始函数略快。字节编译函数应该会给你另一个边际加速。
cosine_calc3 <- function(a,b) {
crossprod(a,b)/sqrt(crossprod(a)*crossprod(b))
}
A = a*w
B = b*w
# Run again on the 1000-element vectors
benchmark(
cosine_calc1(a,b,w),
cosine_calc2(a,b,w),
cosine_calc3(A,B), replications=1e5, columns=1:4 )
# test replications user.self sys.self
# 1 cosine_calc1(a, b, w) 100000 3.85 0.00
# 2 cosine_calc2(a, b, w) 100000 2.13 0.02
# 3 cosine_calc3(A, B) 100000 1.31 0.00
关于performance - 最有效的 R 余弦计算,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8158867/
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