今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是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。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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# JAVA 相似度搜索
在当今的互联网时代，海量的数据以各种形式存在，如何从中找到我们所需的信息成为了一个亟待解决的问题。相似度搜索是一种强有力的技术，它允许我们找到与给定数据相似的数据。这一技术在搜索引擎、推荐系统、图像和文本处理等领域应用广泛。本文将介绍如何使用Java进行相似度搜索，并附带代码示例与可视化图表。
## 什么是相似度搜索？
相似度搜索是指在给定一个数据对象的情况下，找到
要用到Python强大的三方库了第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jiebapip install jieba我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词:import jieba
key_word = "你叫什么名字" # 定义一句话,基于这句话进行分词
cut_word = jieba.cut(key_word)
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2024-07-31 13:59:04
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作者 ----- 归来仍是少年 知乎主页：归来仍是少年 - 知乎在NLP领域比较重要的就是语义相似度计算，可用于非常多方面的应用，比如搜索、智能问答系统、多轮对话、基于内容的推荐系统召回模块等。能够提升语义相似度准确性，将在这些领域会有巨大提升。像搜索领域中用到的elasticsearch分布式高性能搜索工具中用到的BM25算法，是通过词频和逆文档形成的稀疏
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2024-09-26 15:43:54
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# 如何实现Java搜索结果按相似度排序
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个实现搜索结果按相似度排序的流程。可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将待搜索的关键词与数据库中的数据进行比对 |
| 2 | 计算相似度得分 |
| 3 | 对搜索结果按相似度得分进行排序显示 |
## 二、具体步骤和代码实现
### 步骤一：将待
原创
2024-02-26 04:22:52
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这里用到的关键技术叫做”感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。
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2023-06-28 18:44:14
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0.引言在建模的过程中，当需要整理出两两样本之间的联系时，通常会使用“相似性（similarity）”来描述这种联系。在一般语境中，我们通常会用“距离（distance）”来代表这种联系。一般来说，相似性和距离代表的含义是相同的。而对距离的正确建模能帮助模型更快的挖掘出隐含在数据分布之间的联系。1.两样本的相似度的衡量1.1 基本性质非负性：同一性：对称性：直递性：1.2 常用度量方式：以n维样本
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2024-03-23 12:51:44
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二、文章摘要Since its appearance, Visual Question Answering (VQA, i.e. answering a question posed over an image), has always been treated as a classification problem over a set of predefined answers.
# 用 Python 实现句子相似度搜索
在自然语言处理（NLP）中，句子相似度搜索是一个非常重要的任务。它通常用于文档推荐、问答系统等应用。本文将详细讲解如何使用 Python 找到句子的相似度，其中我们将使用一些常见的库，比如 `nltk` 和 `sklearn` 以及 `sentence-transformers`。我们将分步进行，从准备数据到计算句子相似度。
## 流程概述
以下是实
原创
2024-08-19 08:01:34
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1、海量文本常见海量文本场景，如何寻找一个doc的topn相似doc，一般存在2个问题， 1)、两两对比时间o(n^2) 2)、高维向量比较比较耗时。文本集可以看成(doc,word)稀疏矩阵，一般常见的方法是构
# Java搜索根据相似度返回结果的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java搜索根据相似度返回结果的功能。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.创建搜索引擎 | 创建一个搜索引擎对象，用于处理搜索请求 |
| 2.添加数据 | 将待搜索的数据添加到搜索引擎中 |
| 3.执行搜索 | 执行搜索操作，根据相似度返回结果 |
原创
2024-01-03 03:57:17
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前文介绍了协同过滤算法和基于内容的推荐算法协同过滤算法要求要有很多用户，用户有很多操作基于内容的推荐算法用户可以不用很多，但是用户的操作也要有很多但是，如果要推荐给新用户（用户的操作不多），应该要怎样推荐呢？这里就要用到相似性推荐了相似性推荐定义：对于新用户A，没有ta的历史行为数据，在ta点击了item-X的场景下，可以将与item-X最相似的item集合推荐给新用户A。问题转化为，如何用一种通
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2023-10-06 17:23:28
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word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity用法如下：String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity text
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2024-06-04 07:37:42
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许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）。 比如，对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说，我们
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2023-12-14 06:46:26
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Faiss(1): 相似性类库搜索说明1. 概述Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search。是Facebook 2017年发布的一个相似搜索开源库，针对高维空间中的海量数据，提供了高效且可靠的检索方法。它可以提供基于十亿级别的数据集构建最近邻搜索算法的实现。这个场景是基于查询的传统搜索引擎无法解决的。举个例子，假设我们做人脸检索，每个人脸图像经过神经网络后可以提取
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2024-01-12 09:13:32
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文章目录一、分子指纹计算 二、相似性搜索 三、自定义搜索函数一、分子指纹计算本文介绍在windows环境下，使用rdkit函数在postgresql数据库中进行相似性搜索。环境搭建、数据表准备不再赘述，可以参考这篇文章。在上述工作基础上，继续进行指纹计算、建立索引。操作之前先看看在postgresql中支持的指纹函数：layered_fp(mol)：另一种rdkit原创指纹，官方文档的解释是它一种
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2023-12-14 10:33:40
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0 前言在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介绍ES的相关性计算原理，以及如何对相关性调优。1 ES相关性计算方式ES的打分机制是基于tf-idf算法进行改进得到的
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2024-05-28 22:00:59
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Milvus一、 简介Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU（Nvi
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2023-12-29 17:08:19
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# 利用概念相似度完成精准搜索的Java实现
在现代信息时代，精准搜索已经成为了信息检索领域的重要目标。传统的基于关键词的搜索方法常常无法满足用户的需求，因为相同的意图可能用不同的词语表达。本文将介绍如何利用概念相似度实现精准搜索，演示如何在Java中完成这一过程，并辅以代码示例。
## 什么是概念相似度？
概念相似度是指不同概念或词汇之间的相似程度。它可以帮助我们理解用户的意图，并提供更相
原创
2024-09-06 04:51:58
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目录背景为什么只用ES相似度匹配不行解决同一意图不同表达的问题 “粗筛”+“精选”的意图匹配方案另外一种思路：背景在对话系统领域，检索式对话系统一直是工业界的偏爱。而如何“检索”，或者说如何对用户query(输入的问题)进行意图匹配，则是能否做好检索式对话系统的关键所在。 为什么只用ES相似度匹配不行 “深圳的市花是什么”&“鹏城的市花是啥” ，这两句话我们明
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2024-03-18 11:30:46
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