一种统计方法，用于评估一个词对N篇文章中的一篇的重要性。一个词在一片文章中出现的次数不能表明该词的重要性，例如：“我们”，“的”等，所以需要TF-IDF值来表示该词的重要性。 TF（Term Frequen
文章目录一、理论基础1、蝴蝶优化算法2、改进蝴蝶优化算法（1）基于余弦相似度位置更新策略（2）根据适应度动态调整转换概率策略（3）自适应混合惯性权重二、MSBOA算法步骤三、仿真实验与结果分析1、与原算法对比2、与已有文献算法对比四、参考文献 一、理论基础1、蝴蝶优化算法请参考这里。2、改进蝴蝶优化算法（1）基于余弦相似度位置更新策略引入余弦相似度衡量最优蝴蝶位置与周围蝴蝶的分布情况，通过构造当
余弦相似度，又称为余弦相似性，是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。 两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1，而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的度量。 如何计算 余弦定理 余弦定理是三角形中三边长度与一个角的余弦值（cos）的数学式。 余
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2023-07-20 21:02:58
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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
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
person相关 首先的概念是相关性是衡量线性关系，而非“非线性”关系。如上图，二维平面点集合第一行可以发现是围绕直线的(x,y)点，比如(1,1.1) 和（1.1,1）几乎为1，反之最右侧的是（-1,1.1） (-1.1,1)，在直观上，他们两队坐标是各自相关的，却是-1和1差距，在两个极端。但实际还是一回事儿，反应了两个变量x,y的"线性相关"程度。—同向增长，反向增长。 介于中间的0.8/0
1. 摘要翻译本篇文章中，我们提出了一个新颖的损失函数，称之为LMCL，来给出loss函数的一种不同思路。更确切地说，我们用L2范数（欧几里得范数）归一化softmax损失函数的特征和权值向量，消除半径方差的影响，重构为余弦损失函数。基于此，提出了一个余弦边界项来更深地最大化角度空间地决策边界。结果是，通过正则化和余弦决策边界地最大化的优点，成功实现了类内间距的最小化和类之间距离的最大化。我们称自
目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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向量空间模型VSM：VSM的介绍： 一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子： 比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，
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2023-11-03 06:49:40
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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。θ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，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关
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2021-06-29 16:29:36
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一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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一、余弦相似度：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"二维向量的余弦相似度：多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)：收集用户行为减噪与归一化处理减噪：用户行为数据是用户在使用应用过程中产生的，它可能存在大量的噪音和用户的误操作，我们可以通过经典的数据挖掘算法过滤掉行为数据中的噪音，这
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2023-09-07 00:01:57
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
# -*- 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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最近在做这方面的应用，把我找到的资料贴出来，有需要的人可以参考参考。1．编辑距离（Levenshtein Distance）编辑距离就是用来计算从原串（s）转换到目标串(t)所需要的最少的插入，删除和替换的数目，在NLP中应用比较广泛，如一些评测方法中就用到了（wer,mWer等），同时也常用来计算你对原文本所作的改动数。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Leve
相似度算法余弦相似度余弦距离，也称作余弦相似度，使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度量 余弦值越接近于1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越接近，这就叫做余弦相似性计算方法 计算夹角， 1.直角三角形计算是cos=a/b 临边比对边 2.非直角三角形计算公式为： 3.向量表示的三角形中，向量a和向量b的夹角余弦计算如下： 4.如果向量a,b不是二维，二是n维，方法依
一、余弦相似度简介余弦相似度（又称为余弦相似性）：是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。余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似；余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。 那
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. 前言上文介绍了文本的向量化处理，本文是在上文的向量化处理后的数据进行距离的计算。距离度量的方式有多种多样，但是一种相似度计算方式并不适用与所有的情况，需要根据不同的情况和数据类型进行选择。2. 相似度计算方式相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事
项目背景： 将平台所售卖的房型与竞争对手的房型进行匹配，以节省人力及提高效率和匹配准确率~数据的处理： 竞对的房型名称相对于平台来说，显得非常的复杂，但是配合平台的强大的业务能力，在和运营人员讨论数据清洗规则方面花费了大量的时间，不过好在最后的
1.数据分类实物值（物品或者其他的评分）布尔值（是或者否的行为）,1,0这种布尔值，表肯定或者否定的行为2.余弦相似度度量的是两个向量之间的夹角，用夹角的余弦值来度量相似的情况两个向量的夹角为0时余弦值为1，当夹角为90°时余弦值为0，当夹角为180°时余弦值为-1余弦相似度在度量文本相似度，用户相似度，物品相似度的时候较为常用余弦相似度的特点，与向量长度无关，余弦相似度计算要对向量长度归一化，两
