Javaで2重アレイ間のコサイン類似度のこの計算を高速化する方法はありますか？

ノルティ：

私は2つのダブル配列aとbを持っており、それらの間のコサイン類似度を計算します。私のコードは次のようになります。

double [][] target = new double [1][65000];
double [][] compare = new double [1][65000];

double dotProduct = dot(target[0], compare[0]);
double eucledianDist = norm2(target) * norm2(compare);
double output = dotProduct / eucledianDist;

private double norm2(double[][] a){
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < a[0].length; i++){
        sum = sum + a[0][i] * a[0][i];
    }
    return Math.sqrt(sum);
}

private double dot(double[] a, double [] b){
    double sum = 0;
    for(int i = 0; i < a.length; i ++){
        sum += a[i] * b[i];
    }
    return sum;
}

計算時間をスピードアップする方法はありますか？

JBX：

私はあなたが大規模な配列を持っていて、二回それらを介してループを回避したい場合、あなたの心配があるためと推測します。他の場所で指摘したように、最初の次元は、私はそれを避ける下のような答えに、あなたの関数で冗長であるように思われます。

あなたはどうすることができ、1つの関数で一緒に両方のループを結合しようとしています。

何かのようなもの：

double computeSimilarity(double[] a, double[] b) {
  //todo: you might want to check they are the same size before proceeding

  double dotProduct = 0;
  double normASum = 0; 
  double normBSum = 0;

  for(int i = 0; i < a.length; i ++) {
      dotProduct += a[i] * b[i];
      normASum += a[i] * a[i];
      normBSum += b[i] * b[i];
  }

  double eucledianDist = Math.sqrt(normASum) * Math.sqrt(normBSum);
  return dotProduct / eucledianDist;
}

あなたが本当に2次元を必要とする場合は、各次元で上記の関数を呼び出します。だからあなたの例では、あなたは次のようにそれを呼び出しますcomputeSimilarity(target[0], compare[0]);