用Java函数实现搜索引擎和人工智能算法
搜索引擎是现代互联网发展的重要组成部分，依靠信息检索技术，能够在海量数据中快速、准确地找到所需的信息。而人工智能算法则是近年来备受关注的技术领域，其可以帮助我们解决很多实际问题，如图像识别、语音识别、自动推荐等。本文将介绍如何使用Java函数实现搜索引擎和人工智能算法。
一、搜索引擎
1. 倒排索引
倒排索引（Inverted Index）是一种数据结构，常用于搜索引擎中对文本信息的索引和快速检索。倒排索引是将文档集中的每个词语与包含该词语的文档列表关联起来的结构。
例如，有三个文档A、B、C，分别包含的词语如下：
A：Java、Python、PHP
B：C++、Python、Ruby
C：Java、C++、Perl
则倒排索引可以表示为：
Java：A、C
Python：A、B
PHP：A
C++：B、C
Ruby：B
Perl：C
代码实现：
public class InvertedIndex {
private Map<String, List<String>> invertedIndex;
public InvertedIndex(List<String> documents) {
invertedIndex = new HashMap<>();
buildInvertedIndex(documents);
}
private void buildInvertedIndex(List<String> documents) {
for (String doc : documents) {
String[] words = doc.split("\\s+");
for (String word : words) {
word = word.toLowerCase();
if (!invertedIndex.containsKey(word)) {
invertedIndex.put(word, new ArrayList<>());
}
invertedIndex.get(word).add(doc);
}
}
}
public List<String> search(String keyword) {
return invertedIndex.getOrDefault(keyword.toLowerCase(), new ArrayList<>());
}
}
2. TF-IDF
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是衡量一个词语在文档中的重要程度的一种方法。TF-IDF的思想是，一个词语在一篇文档中出现的次数越多，同时在其他文档中出现的次数越少，则该词语在该文档中的重要程度越高。因此，TF-IDF的计算包括两个部分：TF和IDF。
其中，TF指的是词语在文档中的出现次数，可以表示为TF = (词语在文档中出现的次数) / (文档中所有词语出现的总次数)。IDF指的是逆文档频率，可以表示为IDF = log(语料库中所有文档的总数 / 包含该词语的文档数 + 1)。
代码实现：
public class TfIdf {
private Map<String, Map<String, Integer>> tf;
private Map<String, Integer> df;
private int numDocs;
private Set<String> vocabulary;
public TfIdf(List<String> documents) {
numDocs = documents.size();
buildTf(documents);
buildDf();
}
private void buildTf(List<String> documents) {
tf = new HashMap<>();
vocabulary = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < numDocs; i++) {
String[] words = documents.get(i).split("\\s+");
for (String word : words) {
word = word.toLowerCase();
vocabulary.add(word);
if (!tf.containsKey(word)) {
tf.put(word, new HashMap<>());
}
int count = tf.get(word).getOrDefault("doc" + i, 0);
tf.get(word).put("doc" + i, count + 1);
}
}
}
private void buildDf() {
df = new HashMap<>();
for (String word : vocabulary) {
int count = 0;
for (Map<String, Integer> docTf : tf.values()) {
if (docTf.containsKey(word)) {
count++;
}
}
df.put(word, count);
}
}
public double getTfIdf(String word, int docIndex) {
if (!tf.containsKey(word) || !tf.get(word).containsKey("doc" + docIndex)) {
return 0.0;
}
double tfDoc = (double) tf.get(word).get("doc" + docIndex) /
Arrays.stream(tf.get(word).values().toArray()).mapToInt(value -> (int) value).sum();
double idf = Math.log((double) numDocs / (df.get(word) + 1));
return tfDoc * idf;
}
}
二、人工智能算法
1. 神经网络
神经网络是一种仿生学模型，模拟了生物神经元之间的连接方式和信息传递过程，通过学习训练数据来识别模式并做出预测。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并通过权重计算输出信号，常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
代码实现：
public class NeuralNetwork {
private List<Layer> layers;
public NeuralNetwork(int numInputs, int numOutputs, int[] numHidden, String activation) {
layers = new ArrayList<>();
layers.add(new Layer(numInputs, 0, activation));
for (int i = 0; i < numHidden.length; i++) {
layers.add(new Layer(numHidden[i], layers.get(i).getNumOutputs(), activation));
}
layers.add(new Layer(numOutputs, layers.get(layers.size() - 1).getNumOutputs(), "softmax"));
}
public double[] predict(double[] inputs) {
double[] outputs = inputs;
for (Layer layer : layers) {
outputs = layer.feedforward(outputs);
}
return outputs;
}
public void train(List<double[]> inputs, List<double[]> labels, int numEpochs, double learningRate) {
for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
double[] predicted = predict(inputs.get(i));
double[] error = new double[predicted.length];
for (int j = 0; j < predicted.length; j++) {
error[j] = (labels.get(i)[j] - predicted[j]) * layers.get(layers.size() - 1).getDActivations()[j];
}
for (int j = layers.size() - 1; j >= 0; j--) {
error = layers.get(j).backpropagate(error, learningRate);
}
}
}
}
}
2. 决策树
决策树是一种监督学习算法，根据给定的训练数据建立决策树模型，用于分类预测。决策树由根节点、内部节点和叶节点组成，每个节点对应一个属性，内部节点表示划分属性，叶节点表示分类结果。决策树的建立过程包括选择最优划分属性、计算信息增益或信息增益比等。
代码实现：
public class DecisionTree {
private TreeNode root;
public DecisionTree(List<Instance> instances, String[] attributeNames) {
root = buildTree(instances, attributeNames);
}
private boolean allPositive(List<Instance> instances) {
for (Instance instance : instances) {
if (!instance.label) {
return false;
}
}
return true;
}
private boolean allNegative(List<Instance> instances) {
for (Instance instance : instances) {
if (instance.label) {
return false;
}
}
return true;
}
private double calcEntropy(List<Instance> instances) {
double p = 0.0, n = 0.0;
for (Instance instance : instances) {
if (instance.label) {
p++;
} else {
n++;
}
}
double total = p + n;
double pp = p / total, nn = n / total;
return -(pp * log2(pp) + nn * log2(nn));
}
private double calcGain(List<Instance> instances, int attrIndex) {
double entropy = calc