对于计算文章的相似度，可以使用特征值判断的方法来实现。一种常用的方法是使用TF-IDF（词频-逆向文档频率）算法来计算文章的特征值。 1. 首先，将文章按照单词进行分词，并统计每个单词在文章中的出现次数。 2. 计算每个单词在整个文档集合中的逆向文档频率（IDF）值，公式为：IDF = log(文档总数 / (包含该单词的文档数量 + 1))。 3. 计算每个单词在当前文章中的TF-IDF值，公式为：TF-IDF = 单词在文章中的频率 * IDF。 4. 将每个单词的TF-IDF值作为特征向量的一个维度，将所有单词的特征向量组合成一个向量。可以使用向量相似度计算方法（如余弦相似度）来判断文章的相似度。 注意的是，上述方法只是一种单的计算文章相似度的方法，际应用中可能需要考虑多的因素和改进。Java提供了一些文本处理和机器学习库（如Lucene、Apache Math等），可以方便地进行文本特征提取和相似度计算的实现。 [2023-12-08 17:52:28 | AI写代码神器 | 423点数解答]