lintcode-445-余弦相似度】的更多相关文章

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在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏…
余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网…
之前<皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r)>一文介绍了皮尔逊相关系数.那么,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)和余弦相似度(Cosine Similarity)之间有什么关联呢? 首先,我们来看一下什么是余弦相似度.说到余弦相似度,就要用到余弦定理(Law of Cosine). 假设两个向量和之间的夹角为.,向量的长度分别是和,对应的边长为向量减去向量的长度,也就是. 根据余弦…
余弦相似度计算: \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left( v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| } \cos(\bf{M_1}, \bf{M_2}) = \frac{\left(M_1 \times M_2^T \right)}{||M_1|| \times ||M_1||^T } ### 矩阵矢量化操作 ### 按行计算余弦相似度 ### 两矩阵计算相似度向量应为同维度 ### 返回值RES为A矩阵每行对B矩…
前几天一个同学在看一段代码,内容是使用gensim包提供的Word2Vec方法训练得到词向量,里面有几个变量code.count.index.point看不懂,就向我求助,我大概给他讲了下code是哈夫曼编码,count应该是这个词在训练语料中出现的计数,point应该是在建树的过程中 路径的节点等等,这个算法我13.14年的时候就看过,所以他的问题没把我难住.可是自己现在的工作内容和以前喜欢的NLP相关不大,为了给他讲解一下算法同时也练一下手,就打算用TensorFlow实现一个简化版的w2v…
版权声明:本文为博主原创文章,地址:http://blog.csdn.net/napoay,转载请留言. 总结Jackcard类似度和余弦类似度. 一.集合的Jackcard类似度 1.1Jackcard类似度 Jaccard类似指数用来度量两个集合之间的类似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. 数学公式描写叙述: J(A,B)=|A∩B||A∪B| 这个看似简单的算法有非常大的用处,比方: 抄袭文档 高明的抄袭者为了掩盖自己抄袭的事实.会选择性的抄袭文档中的一些段落,或者对…
推荐系统之余弦相似度的Spark实现 (1)原理分析    余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系,从程序分析中, 第一步是数据的输入, 其次是使用相似性度量公式 最后是对不同用户的递归计算.    本例子是基于欧几里得举例的相似度计算. (2)源代码 package com.bigdata.demo import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by SimonsZhao on 3/29/2017. */…
在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM …
5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3词嵌入的特性 properties of word embedding Mikolov T, Yih W T, Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations[J]. In HLT-NAACL, 2013. 词嵌入可以用来解决类比推理问题(reasonable analogies) man 如果对应woman,此时左…