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

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

首发于我的gitpages博客 https://helenawang.github.io/2018/10/10/代码相似度计算框架调研 代码相似度计算框架调研 研究现状 代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了.它的应用范围广泛,主要包括代码抄袭检测[3].软件维护中的相似代码查找等. Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤,将检测过程分为以下两个阶段: 代码格式转换 + 相似度确定 后来很多检测方法都参考这一框架,并将检测过程细分为四个部分: 预处理 ->

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

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

#include <windows.h> #include<stdio.h> #include<math.h> void count(){ int a,b; double x,sum,y; system("cls"); printf("\t\t欢迎进入复利计算软件v3:\n"); printf("请输入需要计算的本金:"); scanf("%lf",&y); printf("

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

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

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字

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

[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //

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()

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

参看了 https://github.com/awnuxkjy/recommend-system 对方用了 余弦 函数实现相似度计算,我则用的是 hanlp+hash 算法(Hash算法总结) 再看服务器的工作情况

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

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

http://www.douban.com/note/319219518/?type=like win7基于mahout推荐之用户相似度计算 2013-12-03 09:19:11    事情回到半年前,我想做关于推荐系统的东西,结果看到了强大的apache mahout,然后各种安装linux,hadoop,apache,mahout,taste,结局是,一个星期的努力,失败....linux实在是hold不住啊,最后放弃了,可是最近计算用户相似度,实在是喜欢mahout 的开源,硬着头皮使用

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 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor

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