我正在尝试使用 scipy 稀疏矩阵实现余弦相似度，因为我在正常矩阵(非稀疏)中遇到内存错误。但是，我注意到，当输入矩阵(观测值)很大时，稀疏矩阵和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我做错了什么吗，或者有办法解决这个问题吗？下面的代码中，输入的 5% 为 1，95% 为 0。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse
A = np.random.rand(10000, 1000)<.05
A_sparse = sparse.csr_matrix(A)
similarities = cosine_similarity(A_sparse)
# output sparse matrices
similarities_sparse = cosine_similarity(A_sparse,dense_output=False)
print("1's percentage", np.count_nonzero(A)/np.size(A))
print('memory percentage', similarities_sparse.data.nbytes/similarities.data.nbytes)
一个 rune 的输出是:
1's percentage 0.0499615
memory percentage 0.91799018
最佳答案
将@hpaulj 的评论阐述为答案:
对 cosine_similarity 的两次调用都返回相同的基础数据。该余弦相似度矩阵大部分不为零，因此使用稀疏格式不会节省空间。
大部分为零的输入数据不一定(甚至通常)会产生大部分为零的余弦相似度矩阵。 Cosine(i,j) = 0 仅在矩阵的一对行 (i, j) 的任何相同列中没有值的情况下出现 (*)。
(* 或者如果点积结果为 0，但这是这里的一个侧面。)
关于python - Scipy 稀疏矩阵在余弦相似度方面内存效率不高，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53706095/