下面对距离、相似和相关做一个总结。 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. 夹角余弦距离8. 海明距离9. Dice系数10. 杰卡德距离、SMC、Tanimoto系数与minhash11. Pearson相关系数12. 信息熵与KL距离13. bregman 散度距离13. 关联14. 贝叶斯15. 卡
该文章为笔记在前文中记录了方差表示的是一组数据相对于平均数的离散程度的博客，一个班的学生成绩方差很大，说明这个班的学生成绩波动很厉害，有的特别好，有的特别差。这里描述的是某一个变量所体现背后的含义（维度或者称为指标）。相似度与相关性不是一种产物，不能被他们的名字搞混淆；比如两个文本的相似度，在考察两个文本的相似度时，需要分别文本进行分词计算每个词语的词频，形成词频向量。再计算两个词频向量的余弦夹角
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2024-09-29 17:44:21
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背景： 1. 是个手机APP，收到的音频可能有许多噪音 2. 用户输入的是一个音乐片段，而不是整首歌，因此不能直接做两个音频的对比
过程： 1. 音频签名：纵轴是频率，横轴是时间，每半秒钟取样一次 → 缺点：同一首歌的音频签名可能很不一样，因为有背景噪音等 2. 使用星点图，只取峰值点，这样就key减少背景噪音和压缩对谱图的影响 3. 相似度计算
一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
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2023-08-04 18:16:13
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# Python 基于用户余弦相似度的推荐算法
在当今信息泛滥的时代，如何有效地从众多信息中为用户提供个性化的推荐服务，已经成为许多企业和应用的重点。推荐系统是通过分析用户的行为、偏好和特点，为用户提供个性化选择的系统。其中，基于用户之间的相似度进行推荐是一种常见的方法，余弦相似度作为一种度量用户相似性的指标，得到了广泛应用。
## 什么是余弦相似度？
余弦相似度是用来衡量两个向量的方向相似
原创
2024-10-19 05:36:47
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在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来，其实很简单，都是高中学过的知识，只是很多年没用了，都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。
余弦函数在三角形中的计算公式为：
在直角坐标系中，向量表示的三角形的余弦
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2024-05-17 06:36:10
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文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码：import jieba
import pandas as pd
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from gensim import corpora, models
from gensim.models.ldamodel import Lda
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2024-01-17 08:31:10
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推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了，因为基本所有的推荐算法都是在计算相似度，用户相似度或者物品相似度，这里罗列一下各种相似度计算方法和适用点余弦相似度 这个基本上是最常用的，最初用在计算文本相似度效果很好，一般像tf-idf一下然后计算，推荐中在协同过滤以及很多算法中都比其他相似度效果理想。 由于余弦相似度表示方向上的差异，对距离不敏感，所以有时候也关心距
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2024-04-02 16:04:00
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一、UserCF：（一）算法步骤1.计算用户两两间的相似度，相似度度量方法包括：Jaccard公式：Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/[两用户正反馈物品并集数]余弦相似度：Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/sqrt(u用户正反馈物品数*v用户正反馈物品数)计算用户两两相似度的技巧：对每个物品保存该物品产生行为的用户，计算用户相似度时依次扫描每个物品的倒排表，对每对用户的交集数+1。2.推荐和用
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2024-01-17 08:21:26
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在推荐系统中，对于
原创
2023-02-02 10:41:09
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在现实中，余弦定理有着重要的应用：
在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn )两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)物理意义就是两个向量的空间夹角的余弦数值
余弦定理
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2024-05-10 14:27:34
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<推荐书籍： Python数据分析和挖掘实战，不过不建议去买，除非工作需要>搜索引擎：用户通过关键字，搜索引擎返回给用户与输出的关键词相关的信息。 推荐系统：不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们的兴趣和需求的信息。1.入门须知：架构流程图模型训练图其实整体从技术层面来说，最难的是： 相似度计算公式公式如下：夹脚余弦向量的大小，也就
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2024-01-21 12:18:32
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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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2023-07-17 21:39:43
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协同过滤算法协同过滤（CF）推荐算法通过在用户活动中寻找特定模式来为用户产生有效推荐。它依赖于系统中用户的惯用数据，例如通过用户对其阅读过书籍的评价可以推断出用户的阅读偏好。这种算法的核心思想就是：如果两个用户对于一些项的评分相似程度较高，那么一个用户对于一个新项的评分很有可能类似于另一个用户。值得注意的是，他们推荐的时候不依赖于项的任何附加信息（例如描述、元数据等等）或者用户的任何附加信息（例如
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2024-01-12 12:26:58
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# 如何实现“电影推荐 算法相似度得分”功能
在今天的数字时代，电影推荐系统变得越来越重要。本文将教会你如何使用Python实现一个简单的电影推荐系统，基于相似度得分。我们将分步骤进行，帮助你更好地理解每个环节。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为几个主要步骤，下面是一个简单的流程表。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:11:27
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在教育领域，追踪学习者的学习行为活动是分析学习者学习的一种有效的处理方式，这里处理一批url，通过处理URL形成相似度矩阵，再进一步进行聚类，及以后的相关处理。 计算两个文本间（这里的文本指两个url）的相似度有多种方法，在NLP领域一版处理文本文件相似度，常用docsim/doc2vec/LSH比较两个文档之间的相似度，通过jieba分词然后使用上面的相关算法计算某一句话或者某一段话在文本中和它
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2024-03-22 14:37:32
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文章目录直方图比较直方图比较方法相关性比较（CV_COMP_CORREL）卡方计算（CV_COMP_CHISQR）十字计算（CV_COMP_INTERSECT）巴氏距离计算(CV_COMP_BHATTACHARYYA)直方图计算直方图比较APICode效果 直方图比较1、直方图比较方法； 2、相关API； 3、代码演示；直方图比较方法1、直方图比较方法用来衡量两张图片之间的相似程度； 2、比较方
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2023-12-14 01:02:55
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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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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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主要的技术大类：协同过滤算法CF用户协同过滤UserCF——基于用户相似度物品协同过滤ItemCF——基于物品相似度逻辑回归模型LR衍生LS-PLM因子分解机FM衍生FFM组合模型GBDT+LR...2.协同过滤协同过滤：通过集体智慧的力量来进行工作，过滤掉用户不感兴趣的项目。为特定用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此
