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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1 字符串驻留 如果上面例子返回True，但是下面例子为什么是False: 这与Cpython 编译优化相关，行为称为字符串驻留，但驻留的字符串中只包含字母，数字或下划线。2 相同值的不可变对象 这是因为具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值由于存在哈希冲突，不同值的对象也可能具有相同的哈希值。3 对象销毁顺序创建一个类SE: 
# 地址相似度算法在Java中的应用
在许多应用场景中，比如快递物流、电子商务等，地址匹配是一个关键问题。地址相似度算法可以帮助我们判断两个地址的相似程度，从而提高配对的准确性。在这篇文章中，我们将介绍一种简单的地址相似度算法，并提供Java代码示例。
## 地址相似度算法概述
地址相似度算法通常基于字符串比较，我们可以利用几种方法来计算两个地址间的相似度，例如编辑距离、Jaccard相似度
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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py基础系列（三）：python容器数据类型（下）可变类型和不可变类型不可变数据类型可变数据类型不可变数据变量之间的赋值可变数据变量之间的赋值问题不可变类型可以作为键浅复制和深复制浅复制深复制 可变类型和不可变类型Python数据类型又可分为： 不可变数据类型 和 可变数据类型 。不可变数据类型不可变数据类型的学术定义是：如果变量的值发生了改变，其对应的内存地址也会发生改变，这种数据类型称为不可
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
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2024-03-26 15:16:19
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catalogue 1. TF-IDF
2. 基于空间向量的余弦算法
3. 最长公共子序列
4. 最小编辑距离算法
5. similar_text
6. local sensitive hash 局部非敏感哈希
7. SSDEEP Hash
8. K-means聚类算法
9. 二分K-means算法 1. TF-IDFRelevant Link: http://qianxunni
1、需求描述：數據庫采集sql語句的記錄表，包含記錄編號-ID、日期時間-data、sql語句-statement，對表內每一條記錄的sql語句和表內其他記錄的sql語句進行模糊匹配，以順序字符匹配方式進行，達到定義的相似度，就為該相似度統計值加1，目的是統計和該sql語句類似語句的執行頻率；表內每新增一條記錄就要和表內原保存所有記錄進行sql模糊匹配，並為表內原保存記錄的相應相似度等級增加統計值
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2023-09-23 11:48:12
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默认的similarity是基于TF/IDF 模块. 该 similarity有以下配置选项:discount_overlaps–确定是否重叠的标识（标记位置增量为0）都将被忽略在正常计算的时候。默认情况下是：true，这意味着重叠标记在计算时不计数。
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2015-06-12 17:18:00
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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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一、问
原创
2023-01-17 07:15:34
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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
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
前言：前两个跟同事聊天得知他们有个新需求：根据用户填写的地址信息计算出以客户为中心，半径5km范围内的服务门店 手上只有客户地址，门店地址。所以怎么求两个地址之间的距离就来了，回顾一下初中地理，我们可以根据两个地址间经纬度来计算两地之间的距离，所以解决思路就很清晰了，先求出地址对应的经纬度，再根据经纬度计算距离就可以啦！一、调用百度云API接口 调用百度云API接口，就得先申请开发者权限具体操作步
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2024-03-12 17:55:52
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曼哈顿距离(Manhattan Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)闵氏距离(Minkowski Distance)标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean Distance)马氏距离(Mahalanobis Distance)余弦相似度（Cosine Similarity）改进的余弦相似度（
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2024-01-17 15:56:08
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BM25, 下一代的TF-IDF新版的lucence不再把TF-IDF作为默认的相关性算法，而是采用了BM25(BM是Best Matching的意思)。BM25是基于TF-IDF并做了改进的算法。BM25算法，通常用来作搜索相关性评分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权
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2024-03-23 10:45:48
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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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文章目录前言1. 相似性的度量1.1 闵可夫斯基距离1.2 曼哈顿距离1.3 欧氏距离2. K-Means算法原理2.1 基本原理2.2 计算过程2.3 代码实现结束语 前言 K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。1. 相似性的度量来表示样本和样本之
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2024-02-28 13:56:47
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
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2023-07-29 23:14:51
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