MySimHash：import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.safety.Whi
LDA算法调研报告 1、LDA算法概述 本文所阐述的LDA算法全称为Latent Dirichlet Allocation（网上没有标准的中文名称，我称之为潜在狄利克雷分配算法），不是线性判别分析算法（Linear Discriminant Analysis）。LDA算法由加州伯克利大学计算机系的David M. Blei于200
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2024-05-05 17:39:30
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文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
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2024-04-26 14:57:21
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# LDA 相似度分析介绍
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种生成模型，广泛用于主题建模。在文本数据中，LDA 可以帮助我们挖掘潜在主题，进而计算文档之间的相似度。本文将介绍如何使用 Python 实现 LDA 相似度分析，提供代码示例，并附上甘特图和序列图以便更好地理解整个过程。
## LDA 模型概述
LDA 通过假设文档是由多个主题构成的，每个主题是
写作背景标签在互联网行业有大量的应用，给博客打标签，给商品打标签，给新闻打标签。通常每篇文章会打上多个标签，好的标签系统给后期的数据分析可以带来巨大的利处。最近想做一个基于内容的新闻简单推荐系统，其中的一个推荐权重就是两篇新闻标签的相似度，由于没什么数据挖掘和机器学习经验，自己一直在摸索，感觉自己还没有入门，先记录下来，慢慢学习。应用案例比较现在有两篇文章 文章1：广州车展实拍东风悦达起亚K2两厢
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2024-07-03 12:47:17
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第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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在数据分析和数据挖掘的过程中，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。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
前言 在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。欧几里
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2024-03-11 11:20:48
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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，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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今天要更新的是Embedding Similarity，这个评价指标呢，是通过嵌入向量来计算相似度的一种方式，我们一起来学习下。 欢迎关注知乎： 世界是我改变的知乎上的原文链接一. Embedding Similarity介绍1. 原理介绍及公式 Embedding Similarity，顾名思义就是通过嵌入向量来计算相似度，这个评价指标在网上的资料比较少，我今天来总结一哈。相似度度量（
许多机器学习算法（如后面将要提到的LDA）涉及的数学知识太多，前前后后一大堆，理解起来不是那么容易。 面对复杂的机器学习模型，尤其是涉及大量数学知识的模型，我们往往要花费大量的时间和精力去推导数学算法（公式），如果过分沉湎于此会忽略了很多背后也许更重要的东西，正所谓
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。本文中，将介绍业务实践中最常用的几种相似度的度量方法。基于相似性的度量皮尔逊相关系数斯皮尔曼秩相关系数肯德尔秩相关系数余弦相似度雅卡尔相似度
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2024-08-05 13:26:04
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文本分析—余弦相似度计算一、余弦相似度简介欧几里得点积公式：a · b = || a || || b || cosθ 我们从图中可以看出，利用两个向量之间夹角的余弦值来代表两个向量之间的差异。 那么对于文本来说，如何将文本转换成可以计算的向量二、文本余弦相似度 我们从文本出发，首先需要对文本进行预处理，包括分词、去停用词等等操作，接着将文本进行向量化，这样才可以进行后续的余弦相似度计算。三、代码实
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2023-11-02 09:12:07
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在我日常的技术探索中，如何利用 Python 实现 LDA（潜在狄利克雷分配）模型来计算文本相似度的问题引起了我的兴趣。LDA 是一种无监督的概率模型，经常应用于主题建模与文档聚类中。通过计算文本之间的相似度，我们能够发现潜在的主题关系，对文本进行高效的分类和分析。
## 背景描述
在实际应用中，当我们处理大量文本文档时，如何快速而准确地判断文档之间的相似度成为一项重要而又复杂的任务。LDA
定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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这是文本离散表示的第二篇实战文章，要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram，求几篇文档的TF-IDF矩阵，然后提取出各篇文档的关键词，并计算各篇文档之间的余弦距离，分析其相似度。TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章：用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.
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2024-08-23 18:29:50
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图像相似度比较算法总结目录简介全局比较算法hash平均hash插值hash感知hash比较hash指获取相似度直方图单通道直方图多通道直方图结构性相似度SSIM局部信息相似度比较ORB语义层面比较测试 目录简介在视觉领域，相似度比较出现在了非常多的应用之中，但是其性能精度，大多时候都不尽人意。抗干扰能力差，区分能力弱等问题困扰着开发者们。很多时候开发者需要花大量时间测试不同的算法在应用中的效果，
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2023-10-26 17:24:16
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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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1. 杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示。 杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标。 (2) 杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是 杰卡德距离( Jaccarddistance)。杰卡德距离可用如下公式表示： 杰
原创
2022-01-04 17:53:01
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