Эффективный способ вычисления косинусного сходства, игнорируя цикл

Question

Я пытаюсь вычислить косинусное сходство, используя функцию stringdist из пакета stringdist в R. Я хочу получить среднее косинусное сходство для каждой строки в scoring_dt, вычислив косинусное сходство с каждой строкой baseline_dt и взяв среднее для всех значений. Я успешно получаю результаты, используя приведенный ниже код. Но я ищу очень эффективный код, потому что нижний цикл for очень медленный для большого набора данных.

 baseline_dt <- read.table(text="id Product.Group.Code   R1   R2   R3   R4   S1   S2   S3   U1   U2   U3 U4 U6
    91  65418                164 0.68 0.70 0.50 0.59   NA   NA 0.96   NA 0.68   NA NA NA
    93  57142                164   NA 0.94   NA   NA 0.83   NA   NA 0.54   NA   NA NA NA
    99  66740                164 0.68 0.68 0.74   NA 0.63 0.68 0.72   NA   NA   NA NA NA
    100 76712                164 0.54 0.54 0.40   NA 0.39 0.39 0.39 0.50   NA 0.50 NA NA
    101 56463                164 0.67 0.67 0.76   NA   NA 0.76 0.76 0.54   NA   NA NA NA
    125 11713                164   NA   NA   NA   NA   NA 0.88   NA   NA   NA   NA NA NA",header=TRUE)


 scoring_dt <- read.table(text="id Product.Group.Code   R1   R2   R3   R4   S1   S2   S3   U1   U2   U3 U4 U6
11  999                164 0.68 0.70 0.50 0.59   0.7   NA 0.96   NA 0.68   NA NA NA
22  555                164   0 0.94   0   NA 0.83   0.6   NA 0.54   NA   NA NA NA",header=TRUE)

Пожалуйста, найдите код R ниже.

dc  <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 3, nrow = 0)), c("baseline_id", "scoring_id", "cosine_score"))
    dt  <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 2, nrow = 0)), c("scoring_id", "Avg_cosine_score"))
    predictor <- c("R1" ,"R2" ,"R3" ,"R4", "S1", "S2", "S3", "U1", "U2" ,"U3", "U4" ,"U6")

    id <-"id"
    baseline_dt <- data.table::setDT(baseline_dt)
    scoring_dt <- data.table::setDT(scoring_dt)

    for(i in 1:length(scoring_dt[[id]])){

      for(j in 1:length(baseline_dt[[id]])){

        dc[j,1] <- baseline_dt[[id]][j]
        dc[j,2] <- scoring_dt[[id]][i]
        cos <- stringdist::stringdist(as.character(baseline_dt[ ,predictor ,with=F][j,]),as.character(scoring_dt[,predictor,with=F][i,]),
                                      method=method,nthread=8)
        cos[is.na(cos)] <- 0
        dc[j,3] <- 1-mean(cos)
      }
      dt[i,1] <- scoring_dt[[id]][i]
      dt[i,2] <- mean(dc[,3])
    }

    View(dt)

Я хочу преобразовать мой код в более эффективный код. Я пробовал foreach параллельные циклы, но, кажется, ничто не ускоряет мой код.

** Примечание. У меня есть смешанный символ данных и двоичный код (0 и 1), поэтому я использую функцию stringdist. Я не могу использовать функцию косинуса из пакета lsa.