2.基于空间向量的余弦算法2.1算法步骤预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。2.2步骤简介2.2.1预处理预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献
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2023-11-20 10:26:18
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用向量计算空间两条直线的夹角方法 空间向量求两直线夹角空间两条直线用向量计算夹角的方法近年来高考数学利用向量计算二面角，直线夹角的试题似乎每年都有，这是一种趋势，说明向量计算的简洁和直观。本篇讲述向量的点积，也叫数量积的计算方法，从而得出向量夹角的公式。我们知道向量是有大小和方向：两个向量的乘积可以是个数量，如力在一个方向上作用会使物体在另一个方向移动所做的功，这个积就是向量的点积，有：为什么乘以
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2023-12-20 08:55:17
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计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库https://github.com/Feteya/Similarity1. 基于距离的相似度计算方法计算相似度时，一类常用的方法是计
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2023-09-21 10:20:58
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# 计算向量余弦相似度 JAVA
在信息检索和自然语言处理等领域，常常需要计算文本之间的相似度。其中，余弦相似度是一种常用的计算方法，可以用来衡量两个向量之间的相似程度。本文将介绍如何使用JAVA语言计算向量的余弦相似度，并提供代码示例。
## 什么是余弦相似度？
余弦相似度是一种计算两个向量之间相似度的方法，它的计算公式如下：
$$
\text{cosine\_similarity} =
原创
2024-07-08 04:30:05
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# Java计算向量余弦相似度
在信息检索和机器学习领域，计算向量相似度是一个重要的任务。而余弦相似度是衡量两个非零向量夹角的余弦值的一种度量，常被用于文本相似度计算、推荐系统等场景。本文将介绍如何在Java中计算向量的余弦相似度，并提供相应的代码示例。
## 什么是余弦相似度
余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角来评估它们的相似性。它的值范围从-1到1，其中1表示完全相似（夹角为0度），0
原创
2024-09-15 04:19:44
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二、余弦距离 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。公式如下：三、欧氏距离和余弦距离的区别 &
1、余弦相似度2、理论推导3、一些特征情况分析 在机器学习算法中，有各种方式衡量用户或者物品的距离或者相似度，如曼哈顿距离、欧几里得距离、Pearson相关系数、Jaccard系数等（可参考），我们这里主要详细介绍一下余弦相似度。余弦相似度被广泛用于协同过滤算法中，尤其是Item-base的协同过滤。1、余弦相似度余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个
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2023-10-05 21:28:34
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1.3 推荐算法学习目标了解推荐模型构建流程理解协同过滤原理记忆相似度计算方法应用杰卡德相似度实现简单协同过滤推荐案例1 推荐模型构建流程Data(数据)->Features(特征)->ML Algorithm(选择算法训练模型)->Prediction Output(预测输出)数据清洗/数据处理数据来源
显性数据
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余弦相似度公式及推导案例 文章目录余弦相似度公式及推导案例定义公式推导案例 定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时
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2024-01-03 09:08:37
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文章目录求向量余弦相似度的原理矩阵的余弦相似度相似度算法1代码演示场景应用相似度算法2代码演示思维扩展参考文献附： 求向量余弦相似度的原理余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 我们都学过向量的内积公式：其中 和 可以是高维的向量，例如 所以我们将向量 对应位置上的数值对应相乘
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2023-09-16 13:21:17
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用向量空间中两个向量夹角的余弦值 作为衡量两个个体 间差异的大小的度量。向量：多维空间中有方向的线段，如果两个向量的 方向一致，即夹角接 近零，那么这两个向量就相近 。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向 量的夹角。三角形中任何一个夹角和三个边的关系假定三角形的三条边为a，b和c，对应的三个角为A，B和C，如下如所示： 那么角A的余弦为： 如果将三角形的 两
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2023-11-29 07:17:34
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文章目录0. 先决条件导入库设置API密钥（如果需要）1. 收集文档2. 分块文档3. 嵌入文档块4. 存储文档块和嵌入 本笔记本展示了我们如何为搜索准备维基百科文章数据集 步骤：先决条件：导入库，设置 API 密钥（如果需要）收集：我们下载了几百篇关于 2022 年奥运会的维基百科文章切块：将文档分成短的、半自包含的部分进行嵌入嵌入：使用 OpenAI API 对每个部分进行嵌入存储：将嵌入
1 余弦相似度余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似度为1,当两个向量的夹角是90度时,余弦相似度的值为0,两个向量的指向完全相反时,余弦相似度的值为-1.*这个结果与向量的长度无关,仅仅与向
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2023-10-17 22:27:17
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相信很多学习向量空间模型(Vector Space Model)的人都会被其中的余弦定理公式所迷惑.. 因为一看到余弦定理,肯定会先想起初中时的那条最简单的公式cosA=a/c(邻边比斜边),见下图:但是,初中那条公式是只适用于直角三角形的,而在非直角三角形中,余弦定理的公式是:cosA=(c2 + b2 - a2)/2bc不过这条公式也和向量空间模型中的余弦定理公式不沾边,迷惑..&n
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2024-02-05 01:43:03
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本人自己做的一个玩意，地址https://github.com/SaltFishYe/Casf基于scala语言开发，sparkSQL实现运算逻辑。通过输入向量元素，对向量间的余弦相似度进行计算，可计算稀疏矩阵和满元素的矩阵。 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1。从一个二维图形比较容易理解，，此文有详细二位推到过程。从二维平面扩
最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……于是停下来仔细分析发现，这种算法在此项目中不是特
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2024-08-11 17:12:44
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人脸属性识别已经是一个解决的比较好的问题了。这里是花了一天时间做的一个简单的验证性项目。工程完整代码(GitHub)在训练数据使用CUHK的 Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset . 该数据集有40个属性标定(Attribute Label). 情况如下[1]：CelebA Label分布(蓝色为正样本)可见其中各个Label的正负样
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2024-02-21 20:36:23
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# 实现“文章相似度算法”的Java指南
## 引言
在如今的互联网时代，文章内容的相似度分析变得愈加重要，尤其在搜索引擎、推荐系统以及抄袭检测等场景中。本文将手把手教会你如何在Java中实现一个简单的文章相似度算法。我们将从整体流程开始，再逐步深入每一个具体步骤。
## 整体流程
在实现文章相似度算法之前，我们先来看看整体的步骤。为了简化我们的理解，下面是一个流程表：
| 步骤 | 描
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import jieba.analyse
import math
def sentence_resemble():
'''
计算两个句子的相似度：
1，将输入的两个句子分词
2，求分词后两句子的并集（去重）
3，计算两句子各自词频
4，求词频向
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2023-06-01 15:27:55
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之前相似度计算很模糊，趁着休息总结一下，以便使用时更针对业务需要。余弦相似度公式中p和q是两个向量。余弦相似度需要对两个向量的长度做归一化，然后度量两个向量的方向，与向量的长度无关。也就是说，两个向量只要方向一致，无论长度、程度如何，都视作“相似”。即“余弦相似度对具体数值的绝对值大小不敏感”这会产生一个问题，如果A用户对两个商品打分是1,2，B是4,5。由于余弦相似度只关注方向的差异，忽略具体数
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2023-09-01 09:30:10
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