代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了。它的应用范围广泛，主要包括代码抄袭检测[3]、软件维护中的相似代码查找等。
Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤，将检测过程分为以下两个阶段：代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架，并将检测过程细分为四个部分：预处理 -> 中间代码转换 -> 比较单元生成
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2023-09-06 14:51:37
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分类或聚类的相似性度量（距离）
在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量, 1.欧几里得距离相
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2023-12-27 10:38:13
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https://www.iteye.com/blog/wdhdmx-1343856原文讲的挺有道理的；奇妙的地方就是将字符串的对比，转换为了数值之间的计算；相似度算法——Levenshtein(编辑距离)下面的图中第一处：第一处A，因为左边和上边的是相等的，所以左上角不用加1；但是，左边和上面都是要加1的；最终三个数值之间挑出来一个最小的数据：【1,1,0】就是0；第二处：左边和上面的数据
原创
2022-07-06 08:21:24
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# Java编辑距离算法与相似度计算
在自然语言处理和信息检索中，计算两个字符串之间的相似度是一个重要的任务。编辑距离（Edit Distance）是衡量两个字符串之间差异的标准，常被用于拼写检查、文本比较等应用场景。今天，我们将介绍Java中的编辑距离算法，并通过代码示例展示如何计算两个字符串的相似度。
## 编辑距离的基本概念
编辑距离是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数
原创
2024-10-14 06:35:34
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# 理解编辑距离算法 —— 在Java中实现相似度计算
编辑距离（Edit Distance）是一种用于计算两个字符串之间相似度的算法。它是通过规定将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数来实现的，操作包括插入、删除和替换。本文将指导你如何在Java中实现编辑距离算法，并展示每个步骤所需的代码。
## 流程概述
在我们深入具体实现之前，先看一下实现编辑距离的整体流程。下表展示了实现编
原创
2024-09-16 05:47:21
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引言行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人检测统计人流量数据，优化人力物力等资源的分配。对于目标检测的方法，从2013年Ross Girshick提出R-C
在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别
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2024-01-28 01:00:50
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别 从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标（即个体各维度的特征数值）直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小（余弦相似度越大），两
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2024-07-04 04:48:02
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欧式距离欧氏距离就是我们平常所说的距离，如果是平面上的两个点 A(x1,y1) 和 B(x2,y2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ ；如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1) 和 B(x2,y2,z2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2‾‾‾‾‾‾‾
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2023-12-15 12:45:27
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欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数、余弦相似度rstein距离
1. 使用simhash计算文本相似度2. ...
原创
2021-08-13 11:24:01
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# 实现“java 基于编辑距离文本内容相似度”的方法
## 整体流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，可以用以下表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 读取两个文本 |
| 2 | 计算编辑距离 |
| 3 | 计算相似度 |
```
## 具体步骤
### 步骤1：
原创
2024-06-05 07:41:26
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# Python中的欧式距离相似度
欧式距离是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法。在机器学习和数据挖掘领域，欧式距离常被用于聚类、分类和推荐系统等任务中。Python提供了多种方法来计算欧式距离相似度，本文将介绍其中一种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 欧式距离的定义
欧式距离是指在n维空间中，两个向量之间的距离。在二维坐标系中，欧式距离的定义如下：
欧氏距离(也称欧几里得度量)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点之间的实际距离。计算公式： 理解欧氏距离的比较通俗的一种方式，是通过二维向量的距离来进行理解。直观上的感觉，某个点到另一个点的直线距离使用场景：在数据完整(无维度数据缺失)的情况下, 维度间的衡量单位是一致
两者在归一化为单位向量的时候计算相似度结果完全一样。只不过余弦相似度是值越大月相似，欧式距离是值越小越相似 两者各自的适用模型： 欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。主要在乎的是值余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相
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2024-01-06 08:45:51
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标(即个体各维度的特征数值)直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小(余弦相似度越大)，两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变的，因为夹角不变，而A
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2024-08-20 18:08:14
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两幅图像的特征相似性对比图像特征相似性SSIMSSIM特征相似性检验 图像特征相似性通过PSNR、SSIM以及图像特征对两幅图像进行相似性比较，下面把比较的代码和函数输出搬上来以供参考。SSIMSSIM评估流程如下：对于输入两副图像，首先计算亮度评价并进行比对，得到第一个相似性对比，在此基础上减去亮度评价影响，计算对比度评价，得到对比度对比，再用上步结果除掉对比度评价进行结构评价，得到结构对比，
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2024-01-27 19:55:13
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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n维样本空间里的点xx1x2...xn和点yy1y2...yn之间的各种距离。
原创
2023-12-14 10:12:40
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