series_cosine_similarity()

Oblicz podobieństwo cosinusowe dwóch wektorów liczbowych.

Funkcja series_cosine_similarity() przyjmuje dwie serie liczbowe jako dane wejściowe i oblicza podobieństwo cosinusu.

Składnia

series_cosine_similarity(seria1,seria2)

Dowiedz się więcej o konwencjach składniowych.

Parametry

Nazwa	Typ	Wymagane	Opis
seria1, seria2	dynamic	✔️	Tablice wejściowe z danymi liczbowymi.

Zwraca

Zwraca wartość typu real , którego wartość jest podobieństwem cosinusu serii1 z serii 2. W przypadku, gdy obie długości serii nie są równe, dłuższa seria zostanie obcięta na długość krótszej serii. Każdy element nieliczbowy serii wejściowej zostanie zignorowany.

Uwaga

Jeśli jedna lub obie tablice wejściowe są puste, wynikiem będzie null.

Optymalizacja wydajności

Aby zwiększyć wydajność i zmniejszyć wymagania dotyczące magazynu podczas korzystania z tej funkcji, rozważ użycie Vector16 zasad kodowania do przechowywania wektorów zmiennoprzecinkowych, które nie wymagają dokładności 64 bitów, takich jak osadzanie wektorów uczenia maszynowego. Vector16 Profil, który wykorzystuje reprezentację zmiennoprzecinkową Bfloat16, może znacznie zoptymalizować operację i zmniejszyć rozmiar magazynu o współczynnik 4. Aby uzyskać więcej informacji na temat Vector16 zasad kodowania, zobacz Typy zasad kodowania.

Przykład

Uruchamianie zapytania

datatable(s1:dynamic, s2:dynamic)
[
    dynamic([0.1,0.2,0.1,0.2]), dynamic([0.11,0.2,0.11,0.21]),
    dynamic([0.1,0.2,0.1,0.2]), dynamic([1,2,3,4]),
]
| extend cosine_similarity=series_cosine_similarity(s1, s2)

s1	s2	cosine_similarity
[0.1,0.2,0.1,0.2]	[0.11,0.2,0.11,0.21]	0.99935343825504
[0.1,0.2,0.1,0.2]	[1,2,3,4]	0.923760430703401