Jaccard index From Wikipedia, the free encyclopedia     The Jaccard index, also known as the Jaccard similarity coefficient (originally coined coefficient de communauté by Paul Jaccard), is a statisticused for comparing the similarity and diversity o

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相似的网站有哪些等等.抽象来看,

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,效果针对上一版提升了5%左右,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相

使用Python通过LSH建立推荐引擎 LSH:一个可以用来处理成百上千行的算法 前提: Python 基础 Pandas 学完本教程之后,解锁成就: 通过建立shingles 为LSH准备训练集和测试集 为LSH挑选参数 为LSH 建立Minhash 同过LSH 检索推荐会议论文 通过LSH 建立不同类型的推荐引擎 LSH-Locality-Sensitive Hashing 我们将基于文章的标题以及摘要来推荐会议论文.我们主要有两种类型的推荐系统:基于内容和协同过滤引擎 基于内容的推荐仅仅依

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

链接    https://www.codechef.com/FEB18/problems/CHANOQ/ Chef and odd queries Problem Code: CHANOQ Chef has N segments. For each i (1 ≤ i ≤ N), the i-th segment starts at point Li and ends at point Ri (let's denote it by [Li,  Ri]). Let's say that a seg

author: cust-- ZKe --------------------- 这里以连乘积加括号问题为背景: 由于矩阵的乘积满足结合律,且矩阵乘积必须满足左边矩阵的列数的等于右边矩阵的行数,不同的计算顺序,需要的乘法运算次数不一样.加括号可以改变计算顺序,合理安排计算顺序可以大大降低计算次数. 给乘积算式加括号的方法数是一个计数问题.它的模型是卡特兰数. 比如有矩阵A,B,C,D,有五种加括号方式 ((A*B)*C)*D (A*(B*C))*D (A*B)*(C*D) A*(B*(C*D))

基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比,相比于MapReduce,TDW Spark执行时间减少了66%,计算成本降低了40%. 原文链接:http://www.csdn.net/article/2014-11-04/2822474 算法介绍 互联网的发展导致了信息爆炸.面对海量的信息,如何对信息进行刷选和过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,已经成为了一个亟待解决的问题.推荐系统可以通过用户与信息之间的联系,一方面帮助用户获取有用的信息,另

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

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

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 

Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如