我创建了一个表,该表具有一对ID,并分别对每个ID进行协调,以便我可以计算它们之间的成对余弦相似度。
坐标的维数当前为128,但可以变化。但是,在同一张表中,一对ID的数字尺寸始终相同。
coord1
和coord2
是具有浮点值的重复字段(数组)。
有没有一种方法可以计算它们之间的余弦相似度?
我的预期输出将包含三列id1
,id2
和cosine_similarity
。
答案 0 :(得分:4)
以下是用于BigQuery标准SQL
#standardSQL
SELECT id1, id2, (
SELECT
SUM(value1 * value2)/
SQRT(SUM(value1 * value1))/
SQRT(SUM(value2 * value2))
FROM UNNEST(coord1) value1 WITH OFFSET pos1
JOIN UNNEST(coord2) value2 WITH OFFSET pos2
ON pos1 = pos2
) cosine_similarity
FROM `project.dataset.table`
下面是一个虚拟的示例,供您使用
#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
SELECT 1 id1, [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] coord1, 2 id2, [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] coord2 UNION ALL
SELECT 3, [2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0, 2.0, 1.0, 1.0], 4, [2.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
)
SELECT id1, id2, (
SELECT
SUM(value1 * value2)/
SQRT(SUM(value1 * value1))/
SQRT(SUM(value2 * value2))
FROM UNNEST(coord1) value1 WITH OFFSET pos1
JOIN UNNEST(coord2) value2 WITH OFFSET pos2
ON pos1 = pos2
) cosine_similarity
FROM `project.dataset.table`
有结果
Row id1 id2 cosine_similarity
1 1 2 1.0
2 3 4 0.8215838362577491