名称相似度匹配算法（文本相似度匹配）在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用dist
# Java按名称相似度排序实现方法
## 1. 整体流程
下面是实现"Java按名称相似度排序"的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取待排序的对象列表 |
| 2 | 计算每个对象名称的相似度 |
| 3 | 根据相似度进行排序 |
| 4 | 返回排序后的对象列表 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤一：获取待排
需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
# 如何使用Stream根据相似度排序
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 从列表中获取所有元素 |
| 步骤二 | 计算每个元素与目标元素的相似度 |
| 步骤三 | 根据相似度对元素进行排序 |
## 代码实现
### 步骤一：从列表中获取所有元素
```java
List elements = Arrays.asList("apple
目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
## Java名称相似度
在Java编程领域，我们经常会遇到需要比较两个Java类、方法或变量名称的相似度的问题。例如，在代码重构、查找相似方法或变量等情况下，我们需要确定两个名称之间的相似度，以便作出适当的决策。本文将介绍如何使用Java的字符串比较方法来计算名称相似度，并提供相应的示例代码。
### 相似度计算方法
名称相似度计算的一个常用方法是基于字符串的编辑距离。编辑距离是通过计算将
原创
2023-08-28 10:05:57
69阅读
Python-Dict&Set类型Python的另外两种重要的数据类型Dict和Set，可以快速按照关键字检索信息Dict - 字典list 和 tuple 可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字：['Adam', 'Lisa', 'Bart']或者考试的成绩列表：[95, 85, 59]但是，要根据名字找到对应的成绩，用两个 list 表示就不方便。如果把名字和分数关联起来，组成类似
一、引入1有很多指标可以用来衡量向量的相似度，比如余弦距离、汉明距离、欧氏距离等。在图像、视频、文本、音频领域，做向量的相似性搜索，有很多应用点，比如：图像识别，语音识别、垃圾邮件过滤。这种基于相似度检索的方案，不同于机器学习模型的方案。比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就比较困
1、向量的相似度计算常用方法相似度的计算简介关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量(Vector)的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计算方法。共8种。每人选
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2023-07-17 16:37:32
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排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
Elasticsearch实战—ES相关度分数评分算法分析 文章目录Elasticsearch实战---ES相关度分数评分算法分析1.ES相关度分数评分算法1.1 Booolean1.2 TFIDF模型1.3 VSM空间向量模型2.ES相关度分数优化2.1 准备数据2.2 Boost 增加搜索条件权重2.3 Negative boost 削弱搜索条件权重2.4 Function score 自定义
在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。目录1汉明距离2余弦相似度3欧式距离4曼哈顿距离5切比雪夫距离6闵可夫斯基距离7马氏距离1汉明距离汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两个向量的相似度；即通过比较向量每一位是否
最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
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2023-09-04 12:20:15
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Java--SimHash实现文本标题内容相似度计算一 .关于SimHash一）、什么是海明距离二）、海明距离的应用三）、什么是编辑距离二、SimHash算法的几何意义和原理一）、SimHash算法的几何意义二）、SimHash的计算原理三）、文本的相似度计算三、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例一）、新增依赖包二）、过滤特殊字符三）、计算单个分词的Hash值四）、分词计算向量
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2023-07-19 19:18:01
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在英国，Essay写作难度高，要求逻辑严谨，观点明确，题材新颖，语言清晰、简洁、准确，而中国留学生Essay水平又的确少有能达到同年级的本地学生的程度，所以要写一篇逻辑严谨、印证严密的Essay，难度可想而知。 一篇论Essay重复率一般也被要求控制在10%-20%之间。面对如此严格的查重系统，那么Essay如何降重呢？转述就是方法之一，那么如何通过转述来降重呢？本文致远教育小编来为大家分享
# 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 |
1、相关性 ElasticSearch检索结果是按照相关性倒序排列的，相关性是什么，相关性又是如何计算的？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查
ES 7.X 版本引入了向量类型dense_vector，用于存储浮点类型的密集向量，其最大维度为2048。其用作是可以将待查询向量和文档内存储向量之间的距离作为查询评分使用，即越相似的向量评分越高。使用方式为在 query 的script_score中指定向量的计算方式，具体有四种：cosineSimilarity – 余弦函数 dotProduct – 向量点积 l1norm – 曼哈顿距离
# MySQL 按相似度排序：一种探索数据的方式
在大数据时代，如何有效地从数据库中检索出相关性高的记录，是一个非常重要的问题。MySQL 提供了一些机制，允许我们根据相似度来排序结果。本文将通过示例和图示，来探讨如何在 MySQL 中实现按相似度排序。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是根据某种标准（如字符串匹配、文本相似度等）对数据进行排序的过程。在数据库中，尤其是在处理文本检索、搜
