前言最近在阅读吴军博士的<<数学之美>>这门书，得到了很多的启发和思考，里面提到了一个概念---信息指纹。一般正常人提到这个概念，第一个想到的词应该是哈希映射算法，将任何对象都映射成一个独立的变量，一般这个变量是一个独有的数字，当然也不排除哈希碰撞的可能行。论单个对象，用哈希算法做一次映射，比较对象是否一致，这固然是可以的，但是如果想用哈希算法做一些文章之间的相似度计算的时
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2023-07-13 13:31:41
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# 使用Hadoop计算相似文章
在大数据时代，如何从海量文本中发现和推荐相似文章成为了一个重要的研究课题。Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，可以有效地管理和处理这些数据。本文将介绍如何使用Hadoop计算相似文章，并提供相应的代码示例。
## 基本思路
计算相似文章的基本过程通常包括以下几个步骤：
1. **数据准备**：将文章数据清洗并格式化为适合分析的形式。
2. **特征提
开源软件影响巨大 随着数据时代的来临，开源软件越来越被重视，尤其在Web应用服务器、应用程序架构和大数据处理方面更是应用广泛，其中Hadoop、Apache 、MYSQL等开源软件更是家喻户晓，在企业大型网络应用中承担重要作用。免费、运行速度快等优点使开源软件迅速发展，近一年在服务器领域应用更是越加广泛，下面我们来看一下未来将一段时间内服务器行业的软
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2024-03-13 21:21:14
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# 如何实现hadoop标题相似度匹配
## 概述
本文将介绍如何使用Hadoop实现标题相似度匹配的过程。在这个过程中，我们将利用Hadoop集群的分布式计算能力，对大规模的标题数据进行相似度匹配。
## 流程
首先我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入的标题数据 |
| 2 | 对标题数据进行分词处理 |
| 3 | 计算每
原创
2024-03-04 05:10:06
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# Hadoop文档相似性计算
## 简介
在大数据时代，海量的数据需要被处理和分析。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据。在Hadoop中，文档相似性计算是一个重要的任务，它可以帮助我们理解数据中的关联性，发现隐藏在数据中的模式和趋势。
本文将介绍Hadoop文档相似性计算的基本原理，并提供相应的代码示例。
## 文档相似性计算的基本原理
文档相似性计算用于
原创
2023-09-18 08:57:37
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# Python、Hadoop和MapReduce（MR）用于查找相似好友
## 概述
社交网络是当今社会中非常重要的一部分。在社交网络中，人们可以与朋友、家人和同事保持联系，并与他们分享信息和互动。寻找相似好友是社交网络中一个常见的任务，它可以帮助我们扩大人际关系、发现共同兴趣和建立更强的社交网络。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言、Hadoop分布式计算框架以及MapRe
原创
2023-09-09 12:22:53
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Hadoop是一种广泛应用于大数据处理的开源框架，但在实际使用中，开发者和数据工程师可能会寻求一些与Hadoop相似的软件以满足特定需求。本文将通过对比、迁移指南、兼容性分析、实战案例、性能优化以及生态扩展等多个方面，系统化地探讨与Hadoop相似的软件，并提供相关的技术细节和实用策略。
### 版本对比与兼容性分析
在分析与Hadoop相似的软件时，首先需要对其不同版本进行对比。以下是对Ha
本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离（基于词条空间）编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。算法实现步骤:1 设置n为字符串s的长度。("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度。("
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2024-08-11 16:20:29
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simhash算法 文本相似度 就比较两个文本是否重复或者接近重复。如果在10万百万文本里面比对这该如何？
最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下： String s1
=
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2023-12-12 23:01:25
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hadoop 基本概念什么是hadoop？Hadoop集群中配置文件属性core-site.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xmlyarn-site.xml 什么是hadoop？Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。 狭义上说，Had
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2023-09-20 12:36:33
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CREATE FUNCTION定义一个函数.语法CREATE [OR REPLACE] FUNCTION name( [ [argmode] [argname] argtype [ { DEFAULT | = } defexpr ] [, ...] ] )[ RETURNS { [ SETOF ] rettype| TABLE ([{ argname argtype | LIKE other ta
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2023-10-08 19:27:56
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""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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相似性度量的方法分类一、变换域： DTW、ERP都是不设置阈值，直接计算其欧氏距离。EDR、LCSS都是设置一个绝对阈值，满足阈值变成0或者1。CATS：设置一个阈值，不满足阈值取0，满足阈值缩放到[0,1]区间中。Frechet：不设置阈值，直接计算其欧氏距离。Hausdorff：根据两条线段计算三种距离并加权取和。二、处理不匹配点的方式 DTW、Frechet：重复使用某些点ERP：不匹配的点
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2024-08-27 14:12:22
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因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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文章目录一，Java中的命名规范二，包命名三，类命名四，方法4.1 返回真伪值的方法4.2 用来检查的方法4.3 按需求才执行的方法4.4 异步相关方法4.5 回调方法4.6 操作对象生命周期的方法4.7 与集合操作相关的方法4.8 与数据相关的方法4.9 成对出现的动词五，变量&常量命名5.1 变量命名5.2 常量命名通用命名规则[#]()六，代码注解6.1 注解的原则6.2 注解格式
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2023-09-27 19:54:00
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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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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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相似基因题目背景大家都知道，基因可以看作一个碱基对序列。它包含了 种核苷酸，简记作 A, C, G, T。生物学家正致力于寻找人类基因的功能，以利用于诊断疾病和发明药物。在一个人类基因工作组的任务中，生物学家研究的是：两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。题目描述两个基因的相似度的计算方法如下：对于两个已知基因，例如 AGTGATG 和 GTTAG，将它们的碱基互相对应
原创
2024-02-20 11:25:04
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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