여러 언론사에서 쏟아지는 뉴스, 특히 속보성 뉴스를 보면 비슷비슷한 제목의 기사가 많아 정작 필요한 기사를 찾기가 어렵다. Daum 뉴스의 개발 업무를 맡게 된 신입사원 튜브는 사용자들이 편리하게 다양한 뉴스를 찾아볼 수 있도록 문제점을 개선하는 업무를 맡게 되었다.
개발의 방향을 잡기 위해 튜브는 우선 최근 화제가 되고 있는 "카카오 신입 개발자 공채" 관련 기사를 검색해보았다.
기사의 제목을 기준으로 "블라인드 전형"에 주목하는 기사와 "코딩 테스트"에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다.
유사한 기사를 묶는 기준을 정하기 위해서 논문과 자료를 조사하던 튜브는 "자카드 유사도"라는 방법을 찾아냈다.
자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A
, B
사이의 자카드 유사도 J(A, B)
는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의된다.
예를 들어 집합 A
= {1, 2, 3}, 집합 B
= {2, 3, 4}라고 할 때, 교집합 A ∩ B
= {2, 3}, 합집합 A ∪ B
= {1, 2, 3, 4}이 되므로, 집합 A
, B
사이의 자카드 유사도 J(A, B)
= 2/4 = 0.5가 된다. 집합 A와 집합 B가 모두 공집합일 경우에는 나눗셈이 정의되지 않으니 따로 J(A, B)
= 1로 정의한다.
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다. 다중집합 A
는 원소 "1"을 3개 가지고 있고, 다중집합 B
는 원소 "1"을 5개 가지고 있다고 하자. 이 다중집합의 교집합 A ∩ B
는 원소 "1"을 min(3, 5)인 3개, 합집합 A ∪ B
는 원소 "1"을 max(3, 5)인 5개 가지게 된다. 다중집합 A
= {1, 1, 2, 2, 3}, 다중집합 B
= {1, 2, 2, 4, 5}라고 하면, 교집합 A ∩ B
= {1, 2, 2}, 합집합 A ∪ B
= {1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}가 되므로, 자카드 유사도 J(A, B)
= 3/7, 약 0.42가 된다.
이를 이용하여 문자열 사이의 유사도를 계산하는데 이용할 수 있다. 문자열 "FRANCE"와 "FRENCH"가 주어졌을 때, 이를 두 글자씩 끊어서 다중집합을 만들 수 있다. 각각 {FR, RA, AN, NC, CE}, {FR, RE, EN, NC, CH}가 되며, 교집합은 {FR, NC}, 합집합은 {FR, RA, AN, NC, CE, RE, EN, CH}가 되므로, 두 문자열 사이의 자카드 유사도 J("FRANCE", "FRENCH")
= 2/8 = 0.25가 된다.
str1
과 str2
의 두 문자열이 들어온다. 각 문자열의 길이는 2 이상, 1,000 이하이다.입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.
str1 | str2 | answer |
---|---|---|
FRANCE | french | 16384 |
handshake | shake hands | 65536 |
aa1+aa2 | AAAA12 | 43690 |
E=M*C^2 | e=m*c^2 | 65536 |
from collections import Counter
def solution(str1, str2):
answer = 0
str1 = str1.lower()
str2 = str2.lower()
str1_lst = []
str2_lst = []
for i in range(len(str1)-1):
if str1[i].isalpha() and str1[i+1].isalpha():
str1_lst.append(str1[i:i+2])
for i in range(len(str2)-1):
if str2[i].isalpha() and str2[i+1].isalpha():
str2_lst.append(str2[i:i+2])
#자카드 유사도
Counter1 = Counter(str1_lst)
Counter2 = Counter(str2_lst)
#교집합,합집합
intersect = list((Counter1 & Counter2).elements())
union = list((Counter1 | Counter2).elements())
if len(union) == 0 and len(intersect) == 0: #공집합일때
return 65536
else:
answer = int(len(intersect) / len(union) * 65536)
return answer
1.대소문자 구분이 없고, 대신 특수문자는 글자쌍을 버린다.
해당 조건을 처리하기 위해 lower()
로 먼저 소문자로 모두 통일 후, isalpha()
를 통해 문자만 2글자씩 slice한다.
2.각 list에 동일한 원소가 몇개 있는지 check한다.
Counter
를 활용해서 list에 각각의 원소들이 몇개씩 있는지 확인한다.
3.자카드 유사도 구하기
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다.
이 부분으로 인해 Counter
를 활용하여 각각의 원소 개수를 구했다.
그 이유는 Counter
객체는 교집합(&),합집합(|) 연산을 지원해주기 때문이다.
교집합으로는 공통된 속성 중 작은값을 return 해주고, 합집합으로는 전체 항목을 다 출력해주면서 큰값을 return해준다.(문제 요구 사항 = Counter 지원 기능)
elements()
라는 Counter 에서 지원해주는 메소드로, Count된 숫자만큼 원소를 출력해준다. 해당 부분을 교집합/합집합 list에 assign하여 len
를 구하고 자카드 공식에 맞춰 answer를 리턴하면 된다.