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在Python中，可以使用set數據結構來表示集合，并通過集合的交集（intersection）和并集（union）等操作來計算兩個集合的相似度。
一種常見的計算集合相似度的方法是使用Jaccard相似系數（Jaccard Similarity Coefficient），其定義為兩個集合交集的元素個數除以并集的元素個數。具體計算方法如下：
示例代碼如下：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {3, 4, 5, 6, 7}
# 計算交集
intersection = set1 & set2
# 計算并集
union = set1 | set2
# 計算Jaccard相似系數
similarity = len(intersection) / len(union)
print("Jaccard相似系數為：", similarity)
在上述代碼中，首先定義了兩個集合set1和set2，然后分別計算它們的交集和并集，最后計算Jaccard相似系數并輸出結果。
需要注意的是，Jaccard相似系數只適用于集合元素互異的情況，即集合中不存在重復元素。如果集合中存在重復元素，需要先進行去重處理，然后再計算相似度。此外，還可以根據具體需求選擇其他集合相似度計算方法，如余弦相似度（Cosine Similarity）等。
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