我正在使用python。现在我有一个mongoDB数据库集合，其中所有文档都有这样的格式：
{"_id":ObjectId("53590a43dc17421e9db46a31"),
"latlng": {"type" : "Polygon", "coordinates":[[[....],[....],[....],[....],[.....]]]}
"self":{"school":2,"home":3,"hospital":6}
}
其中的领域＆＃34; self＆＃34;表示Polygon中的场地类型以及相应场地类型的数量。不同的文件有不同的自我领域，例如{＆＃34;肯德基＆＃34;：1，＆＃34;建筑＆＃34;：2，＆＃34;家庭＆＃34;：6}，{＆＃34;购物mall＆＃34;：1，＆＃34;加油站＆＃34;：2}
现在我需要计算两个＆＃34; self＆＃34;之间的余弦相似度。两个文件的字段。之前，我的所有文档都作为字典保存在pickle文件中，我使用以下代码来计算相似度：
vec = DictVectorizer()
total_arrays = vec.fit_transform(data + citymap).A
vector_matrix = total_arrays[:len(data)]
citymap_base_matrix = total_arrays[len(data):]
def cos_cdist(matrix, vector):
v = vector.reshape(1, -1)
return scipy.spatial.distance.cdist(matrix, v, 'cosine').reshape(-1)
for vector in vector_matrix:
distance_result = cos_cdist(citymap_base_matrix,vector)
在这里，数据和城市地图就像[{＆＃34; KFC＆＃34;：1，＆＃34; building＆＃34;：2，＆＃34; home＆＃34;：6}，{＆ ＃34;学校＆＃34;：2，＆＃34;家庭＆＃34;：3，＆＃34;医院＆＃34;：6}，{＆＃34;购物中心＆＃34;：1，＆＃34;加油站＆＃34;：2}]
但是现在我正在使用mongoDB，我想知道是否有mongoDB方法以更简单的方式计算相似性，任何想法？