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我想计算 10 000 个文本的 Jaccard 相似度。Jaccard 相似度很容易计算:相交的长度除以并集的长度。

string sTtxt1 = "some text one";
string sTtxt2 = "some text two";
string sTtxt3 = "some text three";
HashSet<string[]> hashText= new HashSet<string[]>();
hashText.Add(sTtxt1);
hashText.Add(sTtxt2);
hashText.Add(sTtxt3);
double[,] dSimilarityValue;

for (int i = 0; i < hashText.Count; i++)
{
   dSimilarityValue[i, i] = 100.00;
   for (int j = i + 1; j < dSimilarityValue.Count; j++)
   {
      dSimilarityValue[i, j] = (double) hashText.ElementAt(i).Intersect(hashText.ElementAt(j)).Count() / (double) hashText.ElementAt(i).Union(hashText.ElementAt(j)).Count();
   }
}

使用 .NET4,我应该使用哪些规则来并行化?

谢谢!

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1 回答 1

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只需使内循环平行

平行班

Parallel.For(0, N, i =>
{
   // Do Work.
}); 


Parallel.For(j, dSimilarityValue.Count, i =>
{
   dSimilarityValue[i, j] = 
    (double)hashText.ElementAt(i).Intersect(hashText.ElementAt(j)).Count() / 
    (double)hashText.ElementAt(i).Union(hashText.ElementAt(j)).Count();
});

而且我认为最好在 new 中声明数组的大小。
不知道你说的“规则”是什么意思。

于 2012-12-15T14:39:00.007 回答