similarity Elasticsearch allows you to configure a scoring algorithm or similarity per field. The similaritysetting provides a simple way of choosing a similarity algorithm other than the default BM25, such as TF/IDF. Similarities are mostly useful f…

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…

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于…

Atitit.列表页面and条件查询的实现最佳实践(1)------设置查询条件and提交查询and返回json数据 1. 1. 配置条件字段@Conditional 1 1 2. 2. 配置条件字段显示类型为range----@Conditional(displayType = displayType.rang, rangStart = rang.start, rangEnd = rang.end,op=op.range) 1 3. #----show  condition  page  li…

系统论里面总是有一些通用的专业术语 比如复杂度.熵.焓,复杂度专门独立出来,成为复杂度理论 文章摘抄于:<非线性动力学> 刘秉政 编著  5.5 复杂性及其测度 热力学的几个专业术语 熵.焓.自由能.吉布斯自由能.复杂度 熵:体系混乱度(或无序度)的量度.S表示熵.也表示黑洞中不可用热量与其温度的比值.对于化学反应而言,若反应物和产物都处于标准状态下,则反应过程的熵变,即为该反应的标准熵变. 焓(hán)变(Enthalpy changes)即物体焓的变化量.[1]焓是物体的一个热力学能状态函…

过余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关度,来对关键词进行归类.重写标题.文章伪原创等功能, 让你目瞪口呆.以下案例使用的母词文件均为txt文件,两种格式:一种内容是纯关键词的txt,每行一个关键词就好:另一种是关键词加指数的txt,关键词和指数之前用tab键分隔,一行一对关键词. 代码附上: # -*- coding: utf-8 -*- from jieba import posseg import math import time def simicos(str1, str2): # 对两…

ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES. bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成     filter 只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分 must 文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分 must_not 文档必须不符合must_not 中的所有条件 should 文档可以符合should中的条件 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算…

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub…

一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]…

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"…