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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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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编程：所用python的包下的gensim。 编程路径： 1.读取文档 2.对要计算的文档进行分词 3.把文档按照空格整理成一个超长的字符串 4.计算词语出现的频率 5.对频率低的词进行过滤，如果文档过小就不用选，过大的话把频率过低的词过滤后，在更快计算 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量 9.对稀疏向量进行处理，获得新语料库 10.将
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2023-10-13 12:34:02
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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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1.欧氏距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，源自欧式空间中两点间的距离公式。 1.平面空间内两点a(x1,y1),b(x2,y2)的欧式距离为： 2.三维空间里的欧氏距离2.马氏距离（Mahalanobis Distance）基础知识 1.方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。 2.协方差：标准差与方
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distinct把重复的企业去掉，但是看看留下的企业名称
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2023-11-20 08:58:12
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目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍3. 实战：基于Python实现编辑距离4. 实战：基于simhash实现相似文本判断5. 实战：词向量Word AVG1. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
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2024-04-02 06:13:37
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# Python计算文本相似度的多种方法
在今天的信息时代，文本相似度的计算显得尤为重要。无论是在自然语言处理、推荐系统，还是在搜索引擎中，了解文本之间的相似性都有助于提升用户体验。本文将介绍几种常见的文本相似度计算方法，并提供相关的Python代码示例。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是衡量两段文本在语义或结构上的相似程度。常用的方法包括：
1. 基于词的相似度（如余弦相似度）
2
原创
2024-10-01 10:11:44
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上一篇讲了如何利用ICTCLAS分词工具进行分词，这一次讲一下文本相似度计算，从字面上理解就是比较两个文本之间的相似性。在文本分类和聚类中都会用到文本相似度的计算。1.VSM在讲文本相似度之前，先讲一下VSM即向量空间模型，该模型将文档映射到向量空间中。假设文档用表示文档集中D中的第i个文本，则可以表示为：其中 可以有两种表达方式（1）布尔类型表达，用0或1表示该词条是否在中出现，即该词出现则为1
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2023-10-11 09:20:19
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# 利用欧几里得距离计算文本相似度
在自然语言处理（NLP）领域，计算文本之间的相似度是一项重要的任务。文本相似度的计算可以用于信息检索、推荐系统、文本分类等多个场景。本文将介绍如何利用欧几里得距离来计算文本之间的相似度，并提供相应的代码示例。
## 什么是欧几里得距离
欧几里得距离是最常用的距离度量之一，定义为在多维空间中两点之间的直线距离。对于两个点 \(A(x_1, y_1, z_1)
1. 使用simhash计算文本相似度2. ...
原创
2021-08-13 11:24:01
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1. 使用simhash计算文本相似度2. ...
原创
2021-08-13 11:48:53
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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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1、几种常见距离度量方式见2、为什么用外观特征使用余弦距离，而不是欧式距离。余弦相似度：取值范围[-1,1] 余弦距离=1-余弦相似度：取值范围[0,2]1）含义：欧式距离体现数值上的绝对差异，用在特征向量上含义模糊；余弦距离体现方向上的相对差异，侧重于相似度、向量方向，与向量的大小无关。2）取值范围：欧式距离范围不固定，余弦距离范围固定，在维度较多情况下也是[0,2]。因此，类似于客户评价、外观
介绍了simhash以及海明距离的概念及原理，并提供了以上两个算法的java实现。
算法简介SimHash也即相似hash，是一类特殊的信息指纹，常用来比较文章的相似度，与传统hash相比，传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值，并保证相同的内容一定具有相同的特征值。而且如果两个hash值是相等的，则说明原始数据在一定概率下也是相等的。但
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2024-02-25 10:53:47
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文本相似度算法的对比及python实现前言通常我们有这样的需求：对两篇文章或者产品内容进行重复率查询。为了解决类似的问题，罗列了一些常见的相似度算法，用python代码实现。五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。代码是一位前辈留下的，做一下整理分享出来。算法的具
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2023-08-30 12:35:19
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个人项目：论文查重这个作业要求在哪里传送门https://github.com/asiL-tcefreP/-software-engineering-2/tree/master一、模块接口的设计与实现过程1.1 算法来源文本相似度计算常用于网页去重以及NLP里文本分析等场景。文本相似度，可以分为两种，一种是字面相似度，另一种是语义相似度。本文记录的是文本的字面相似度的计算及实现，语义相似度计算则需
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2023-11-01 19:21:35
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距离:1. 明可夫斯基距离(Minkowski Distance)公式:其中p是一个变量,下面的所有距离都是这个公式的特例;p=1就是曼哈顿距离, P=2就是欧式距离,P=无穷时,就是切比雪夫距离. 2. 欧几里得距离(Euclidean Dista
文本相似性工具安装 (python ,nltk , gensim)
我们需要安装三个主要的软件Python, NLTK和Gensim。后两个都是python的第三方插件。NLTK是一个基于Python的开源自然语言处理工具包，包含丰富的应用，可以用于自然语言处理的学习和算法的演示，比如去听用词，tokenize, stem，词性标注，句法分析，相似性计算等。Gensim是一个开放的工具包，用来
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2023-09-05 10:38:35
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关于使用tf-idf进行文本相似度的计算，个人觉得这两篇文章讲解的很好：，，大家可以去看一看。我在这里说一些自己在学习文本相似度的计算的过程中的一些感悟，以及一些自己的理解。如有不当之处，请予指正。首先应该明确，文本相似度计算就是将两个个体的特征向量化，然后通过余弦公式计算两者之间的相似性即可。（当然除了使用余弦相似度的方法，也可以用欧拉距离或者jaccard系数的方法来计算文本相似度，具体方法此
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2024-04-21 19:59:23
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