最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模…

“附近的人”这个功能估计都不陌生,与之类似的功能最开始是在各大地图应用上接触过,比如搜附近的电影院,附近的超市等等.然而真正让附近的人火遍大江南北的应该是微信"附近的人"这个功能,记得微信刚出的时候,坊间还有一句"寂寞女聊玩微信,寂寞男人搜附近"的说法. v准备工作 创建测试数据库 CREATE TABLE `userposition` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `city` ) NOT NULL, `po…

[佛山市选2013]JZOJ2020年8月7日提高组T3 海明距离 题目 描述 对于二进制串a,b,他们之间的海明距离是指两个串异或之后串中1的个数.异或的规则为: 0 XOR 0 = 0 1 XOR 0 = 1 0 XOR 1 = 1 1 XOR 1 = 0 计算两个串之间的海明距离的时候,他们的长度必须相同.现在我们给出N个不同的二进制串,请计算出这些串两两之间的最短海明距离. 数据 对于30%的数据有1≤N≤100 对于全部数据,有1≤N≤100000 题解 捕捉到一只翻车的HowarLi…

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的…

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/hamming-distance.html [介绍] 在信息领域,两个长度相等的字符串的海明距离是在相同位置上不同的字符的个数,也就是将一个字符串替换成另一个字符串需要的替换的次数. 例如: xxxxyy和xxxxzz的海明距离是2: 111100 和 111111 的海明距离是2: 对于二进制数字来说,海明距离的结果相当于a^b结果中1的个数. [字符串]  C++ Code  123456789101112…

首发:个人博客,更新&纠错&回复 是昨天这篇博文留的尾巴,socket.io库的使用练习,成品地址在这里. 代码已经上传到github,传送门.可以开俩浏览器看效果. 现实意义是俩人在线交流时说不明白,这时有个白板就好了,两人都能在上面写写画画,帮助沟通. 把github的readme搬过来—— 在线白板,基于socket.io的多人在线协作工具 此项目用于socket.io技术的使用演示 1.安装node.js 2.在某个文件夹下执行npm install socket.io 3.将源码…

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距…

算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值.而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的.但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据. SimHash最初是由Google使用,其值不但提供了原始值是否相等这一信息,还能通过该值计算出内容…

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])…

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,…