文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

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文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc…

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算字符匹配层次计算句子相似度计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符…

0-1背包的动态规划算法，部分背包的贪心算法和DP算法------算法导论

一.问题描述 0-1背包问题,部分背包问题.分别实现0-1背包的DP算法,部分背包的贪心算法和DP算法. 二.算法原理 (1)0-1背包的DP算法 0-1背包问题:有n件物品和一个容量为W的背包.第i件物品的重量是w[i],价值是v[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.其中每种物品只有一件,可以选择放或者不放. 最优子结构性质:对于0-1问题,考虑重量至多W的最值钱的一包东西.如果去掉其中一个物品j,余下的必是除j以外的n-1件物品中,可以带走的重量…

.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用

余弦相似性原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度. 我们简单表述如下文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量) [1,1,1,1] 文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量) [1,0,1,2] 我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0…

【数据结构与算法】字符串匹配（Rabin-Karp 算法和KMP 算法）

Rabin-Karp 算法概念用于在一个字符串中查找另外一个字符串出现的位置. 与暴力法不同,基本原理就是比较字符串的哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串比较哈希值采用的是滚动哈希法如何计算哈希值: 如 : "abcde" 的哈希码值为 \[a×31^4+b×31^3+c×31^2+d×31^1+e×31^0 \] 滚动哈希法: 母串是"abcde",子串是"cde" 则母串先计算&qu…

【算法】单元最短路径之Bellman-Ford算法和SPFA算法

SPFA是经过对列优化的bellman-Ford算法,因此,在学习SPFA算法之前,先学习下bellman-Ford算法. bellman-Ford算法是一种通过松弛操作计算最短路的算法. 适用条件 1.单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); 2.有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图); 3.边权可正可负(如有负权回路输出错误提示); 4.差分约束系统; bellman-Ford的具体操作是这样的: 初始化,dis数组表示从起点到达第i个点的最短距离.初始…