series_cosine_similarity_fl()

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Berechnet die Kosinus-Ähnlichkeit zweier numerischer Vektoren.

Die Funktion series_cosine_similarity_fl() ist eine benutzerdefinierte Funktion (UDF), die einen Ausdruck verwendet, der zwei dynamische numerische Arrays als Eingabe enthält und deren Kosinusgleichheit berechnet.

Hinweis

Verwenden Sie die systemeigene Funktion series_cosine_similarity() anstelle der in diesem Dokument beschriebenen Funktion. Die systemeigene Funktion bietet die gleiche Funktionalität und ist besser für Leistung und Skalierbarkeit. Dieses Dokument wird nur zu Referenzzwecken bereitgestellt.

Syntax

series_cosine_similarity_fl(vec1, vec2, [ vec1_size [, vec2_size ]])

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
vec1	dynamic	✔️	Ein Array numerischer Werte.
vec2	dynamic	✔️	Ein Array numerischer Werte, das dieselbe Länge wie vec1 aufweist.
vec1_size	real		Die Größe von vec1. Dies entspricht der Quadratwurzel des Punktprodukts des Vektors mit sich selbst.
vec2_size	real		Die Größe von vec2.

Funktionsdefinition

Sie können die Funktion definieren, indem Sie den Code entweder als abfragedefinierte Funktion einbetten oder wie folgt als gespeicherte Funktion in Ihrer Datenbank erstellen:

Abfragedefiniert

Definieren Sie die Funktion mithilfe der folgenden Let-Anweisung. Es sind keine Berechtigungen erforderlich.

Wichtig

Eine Let-Anweisung kann nicht alleine ausgeführt werden. Auf sie muss eine tabellarische Ausdrucksanweisung folgen. Informationen zum Ausführen eines funktionierenden Beispiels series_cosine_similarity_fl()finden Sie unter Beispiel.

let series_cosine_similarity_fl=(vec1:dynamic, vec2:dynamic, vec1_size:real=double(null), vec2_size:real=double(null))
{
    let dp = series_dot_product(vec1, vec2);
    let v1l = iff(isnull(vec1_size), sqrt(series_dot_product(vec1, vec1)), vec1_size);
    let v2l = iff(isnull(vec2_size), sqrt(series_dot_product(vec2, vec2)), vec2_size);
    dp/(v1l*v2l)
};
// Write your query to use the function here.

Gespeichert

Definieren Sie die gespeicherte Funktion einmal mithilfe der folgenden .create function. Datenbankbenutzerberechtigungen sind erforderlich.

Wichtig

Sie müssen diesen Code ausführen, um die Funktion zu erstellen, bevor Sie die Funktion wie im Beispiel gezeigt verwenden können.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Series", docstring = "Calculate the Cosine similarity of 2 numerical arrays")
series_cosine_similarity_fl(vec1:dynamic, vec2:dynamic, vec1_size:real=double(null), vec2_size:real=double(null))
{
    let dp = series_dot_product(vec1, vec2);
    let v1l = iff(isnull(vec1_size), sqrt(series_dot_product(vec1, vec1)), vec1_size);
    let v2l = iff(isnull(vec2_size), sqrt(series_dot_product(vec2, vec2)), vec2_size);
    dp/(v1l*v2l)
}

Beispiel

Abfragedefiniert

Um eine abfragedefinierte Funktion zu verwenden, rufen Sie sie nach der definition der eingebetteten Funktion auf.

Abfrage ausführen

let series_cosine_similarity_fl=(vec1:dynamic, vec2:dynamic, vec1_size:real=double(null), vec2_size:real=double(null))
{
    let dp = series_dot_product(vec1, vec2);
    let v1l = iff(isnull(vec1_size), sqrt(series_dot_product(vec1, vec1)), vec1_size);
    let v2l = iff(isnull(vec2_size), sqrt(series_dot_product(vec2, vec2)), vec2_size);
    dp/(v1l*v2l)
};
let s1=pack_array(0, 1);
let s2=pack_array(sqrt(2), sqrt(2));
print angle=acos(series_cosine_similarity_fl(s1, s2))/(2*pi())*360

Gespeichert

Wichtig

Damit dieses Beispiel erfolgreich ausgeführt werden kann, müssen Sie zuerst den Funktionsdefinitionscode ausführen, um die Funktion zu speichern.

let s1=pack_array(0, 1);
let s2=pack_array(sqrt(2), sqrt(2));
print angle=acos(series_cosine_similarity_fl(s1, s2))/(2*pi())*360

Output

angle
45