基于欧几里得距离的相似度计算【公式1】：欧几里得计算公式作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线距离，该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似性如何。如果两个物品或者用户距离越大，那么相似性越小；反之，距离越小相似度越大。由于欧几里得相似度计算中最终数值的大小和相似度成反比，因此在实际中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d+1作为近似值。【例子1】：欧几里得公式的应用
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2023-12-06 19:16:44
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本文参考《推荐系统实践》中基于用户的协同过滤算法内容。基于老师上课讲解，自己实现了其中的代码，了解了整个过程。 UserCF算法实现实现原理模拟数据两两用户之间计算优化后的倒查表方式计算用户相似度采用惩罚热门物品和倒查表方式计算用户相似度方法推荐函数 实现原理基于用户的协同过滤算法： 第一步，找到和目标用户兴趣相似的用户集合第二步，找到这个集合中的用户喜欢的物品，然后过滤掉目标用户已经看到过或听说
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2023-12-18 06:00:38
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客户需求的类型客户需求在不断发展，这尤其会根据客户在公司旅程中所处的阶段而变化。客户需求分为两大类 ，一是正在销售的产品或服务，二是公司提供的其他服务。大多数与您联系的客户已经做了一些研究。他们会了解您产品的基本功能，或者对您提供的不同服务有一个预设的想法。但是，可能也有客户正在寻找特定的特性或功能。例如，家具购买者可能正在寻找具有特殊背部支撑或缓冲能力的椅子。客户服务团队需要对公司提供的不同产品
# SparkML计算用户相似度
## 简介
在推荐系统中，计算用户之间的相似度是一个重要的任务。通过计算用户相似度，可以为用户提供个性化的推荐，从而提升用户体验和增加业务价值。SparkML是一个强大的机器学习库，可以用于计算用户相似度。本文将介绍如何使用SparkML计算用户相似度，并给出详细步骤和代码示例。
## 流程
为了帮助小白理解整个过程，我们可以用表格形式展示计算用户相似度的
原创
2023-08-10 17:03:50
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0、简介ANOSIM分析（analysis of similarities）即相似性分析，主要用于分析高维数据组间相似性，为数据间差异显著性评价提供依据。在一些高维数据分析中，需要使用PCA、PCoA、NMDS等方法进行降维，但这些方法并不显示组间差异的显著性指标，此时可以使用ANOSIM分析解决此问题。ANOSIM为非参数检验方法，用于评估两组实验数据的整体相似性及相似的显著性。该方法主要有两个
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2023-08-21 17:35:29
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利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
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2023-12-20 13:44:37
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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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
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2023-12-20 22:35:50
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短文本的相似度计算方法可以分为两大类：基于深度学习的方法和基于非深度学习的方法。科研方面基本都是从深度学习方面入手，但个人觉得想把单语言的短文本相似度计算给做出花来比较难，相对而言基于深度学习的跨语言相似度计算稍微好点。工程方面多半不用深度学习的方法，主要是获取带标记的语比较难的(除非公司花钱找人标)。下面我将结合自己做过的相似度计算的任务，
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2024-06-18 06:17:42
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文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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1. 基于用户的协同过滤基于用户（User-Based）的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户；同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。在协同过滤中，一个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算方法，
一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.
在上篇文章中介绍了如何利用余弦定理计算两个物品间的相似度： KiKlaus：推荐算法原理（一）余弦定理计算物品间相似度zhuanlan.zhihu.com
这种计算方法虽然简单，但是在衡量空间两个向量间值的大小差异时，会有明显的缺陷。例如，向量A（1，1，1），向量B（5，5，5），如果用余弦定理计算，那么这两个向量的夹角大小为0°，即在方向上是完全一致的，所以算
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2024-01-12 08:52:58
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论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”发表在WWW‘15上，提出了一个适用于大规模网络embedding算法“LINE”。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf作者公布的代码：https://github.com/tangjianpku/LINE介绍本篇文章提出的算法定义了两种相似度：一
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2024-01-09 11:22:47
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计算轨迹相似性是各种时空应用的关键和基本任务，如聚类，预测和异常检测。传统的相似度度量方法dtwh和Hausdorff由于计算复杂度为二次元，无法处理大规模数据。为了解决这一问题，提出了多种轨迹表示学习方法来逼近度量空间，同时降低相似性计算的复杂度。然而，这些工作都是基于RNN后端设计的，导致在长轨迹上性能下降严重。本文提出了一种新的基于图的方法TrajGAT，该方法对层次空间结构进行了显式建模，
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2024-06-04 14:44:25
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