1、子 查 询 特点： ①使用灵活，可以成为SQL语句的多个部分 ②降低SQL的语句的复杂度，提高SQL语句的可读性/*----------------------------------------子 查 询-----------------------------------------------------*/ &n
# Java模糊匹配相似度实现指南
## 引言
在软件开发中，有时我们需要进行模糊匹配，以确定字符串之间的相似性。这可以在搜索引擎、推荐系统等场景中发挥重要作用。本文将系统地讲解如何在Java中实现模糊匹配的相似度计算。
## 流程概述
下面是一张流程表格，描述了实现模糊匹配相似度的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 05:19:33
62阅读
# Java 模糊匹配相似度：理解与实现
在计算机科学中，模糊匹配是一种允许字符串相似但不完全相同的匹配方式。它被广泛应用于搜索引擎、推荐系统和数据清洗等领域。本文将介绍如何在Java中实现模糊匹配，并通过一个简单的代码示例进行说明。
## 什么是模糊匹配
模糊匹配的核心思想是通过计算字符串之间的相似度来判断它们的匹配程度。常见的相似度算法有编辑距离（Levenshtein Distance
原创
2024-08-05 06:44:54
41阅读
# Python模糊匹配相似度排名
## 导言
在开发过程中，经常会遇到需要进行字符串匹配和相似度比较的情况。Python提供了多种方法来实现模糊匹配和相似度排名，这对于数据清洗、搜索和推荐系统等应用非常有用。本文将介绍如何使用Python实现模糊匹配相似度排名的方法，帮助小白快速入门。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算
原创
2023-12-21 10:56:22
293阅读
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
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2024-07-25 07:36:10
29阅读
# Java字符串模糊匹配相似度
在Java编程中，经常会涉及到字符串的比较和匹配。有时候我们需要判断两个字符串之间的相似度，即它们有多少相同的字符或子串。这种模糊匹配可以用来实现搜索引擎、拼写检查、数据清洗等功能。本文将介绍如何在Java中计算字符串的相似度，并给出一些代码示例。
## 字符串相似度算法
在计算字符串相似度时，最常用的算法之一是Levenshtein距离算法，也称为编辑距离
原创
2024-06-16 05:59:01
153阅读
通常情况下，全文检索引擎我们一般会用ES组件（传送门：SpringBoot系列——ElasticSearch），但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求，MySQL5.7之后内置了ngram分词器，支持中文分词，使用全文索引，即可实现对中文语义分词检索MySQL支持全文索引和搜索： MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。 全文索引只能用于InnoDB或MyISAM表，并
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2024-07-22 10:39:18
333阅读
NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
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2023-10-17 09:16:44
237阅读
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
197阅读
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
# MySQL字段相似度匹配：一项数据处理的重要技术
在处理大规模数据时，我们常常需要比较不同表格中的字段，寻找相似数据。这种需求在许多领域都有广泛应用，尤其是在数据库管理、数据分析和机器学习中。本文将介绍如何在MySQL中实现字段相似度匹配，并给出代码示例来帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是字段相似度匹配
字段相似度匹配是指识别并比较数据库中不同记录、字段或对象之间的相似性。其目的
▌前言当初开发模糊搜索功能的初衷是为了解决分词不完整的问题，包括中文字符和英文字符的分词。这些分词问题可能会导致用户在搜索过程中无法搜到结果。例如，在搜索“banner”数据时，一条MySQL的banner数据中包含"ubuntu"关键词，但是由于系统正确的分词是"0ubuntu0"，导致大家搜索不到匹配结果。令人惊喜的是，在此过程中我们发现，模糊搜索功能其实可以适用于更多特定的搜索场景。本文即将
一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
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2023-12-12 22:27:56
64阅读
大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
160阅读
在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
71阅读
目录1. 距离准则2. 余弦相似度和余弦距离2.1 余弦距离2.2 欧式距离3. 与欧式距离的区别参考资料 1. 距离准则在聊接下去的内容之前，我们首先要了解一个概念，叫距离准则：距离准则有欧氏距离，Jaccard相似度，余弦相似度，Pearson相似度欧式距离 就是指在 余弦相似度Jaccard相似度 是用于比较有限样本集之间的相似性与差异性，其中 Jaccard 系数值越大，样本相似度越高。
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2024-01-28 00:31:52
94阅读
模板匹配最近准备把学过的一些知识整理写成博客，加深印象。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。普通的模板匹配方法属于暴力搜索法，通过将模板图像不断在搜索图上移动，计
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2023-10-28 11:53:08
177阅读
0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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【导语】：还在为日常工作中不同的数据集的字段进行匹配烦恼？今天跟大家分享 FuzzyWuzzy 一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。让你多快好省的解决烦恼的匹配问题！1. 前言在处理数据的过程中，难免会遇到下面类似的场景，自己手里头获得的是简化版的数据字段，但是要比对的或者要合并的却是完整版的数据（有时候也会反过来）最常见的一个例子就是：在进行地理可视化中，自己收集的数据只保留的缩写，
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2024-02-02 14:03:39
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MFSR摘要1 引言2 文献综述2.1 推荐系统中相似性度量的研究进展2.2 最近相似性度量的比较2.2.1 均方差2.2.2 PIP2.2.3 NHSm2.3 模糊逻辑在推荐系统中的应用3 提出的方法3.1 推荐系统的模糊相似度量3.1.1 模糊逻辑在FSR中的应用3.1.2 FSR计算3.2 MFSR：推荐系统的多级模糊相似度量4.实验4.1 评估指标4.2 FSR与MFSR的比较4.3 M
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2023-09-25 04:32:32
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