排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
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2024-05-23 18:04:51
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# Java按名称相似度排序实现方法
## 1. 整体流程
下面是实现"Java按名称相似度排序"的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取待排序的对象列表 |
| 2 | 计算每个对象名称的相似度 |
| 3 | 根据相似度进行排序 |
| 4 | 返回排序后的对象列表 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤一：获取待排
原创
2024-06-19 05:06:49
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需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
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2024-03-04 21:51:36
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在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。目录1汉明距离2余弦相似度3欧式距离4曼哈顿距离5切比雪夫距离6闵可夫斯基距离7马氏距离1汉明距离汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两个向量的相似度；即通过比较向量每一位是否
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2023-10-11 11:02:53
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mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
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2023-09-04 12:20:15
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最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
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2024-04-21 17:02:21
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目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
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2024-03-12 18:24:23
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1、相关性 ElasticSearch检索结果是按照相关性倒序排列的，相关性是什么，相关性又是如何计算的？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查
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2024-05-04 17:23:22
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# NLP模型相似度排序
随着人工智能的不断发展，自然语言处理（NLP）技术日益受到重视。近年来，NLP模型在文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域取得了显著成绩。本文将探讨如何进行NLP模型的相似度排序，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是指根据某些标准对一组对象进行评估，并确定它们之间的相似程度。在NLP中，可以用来比较文本、句子或任
# MySQL 按相似度排序：一种探索数据的方式
在大数据时代，如何有效地从数据库中检索出相关性高的记录，是一个非常重要的问题。MySQL 提供了一些机制，允许我们根据相似度来排序结果。本文将通过示例和图示，来探讨如何在 MySQL 中实现按相似度排序。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是根据某种标准（如字符串匹配、文本相似度等）对数据进行排序的过程。在数据库中，尤其是在处理文本检索、搜
原创
2024-09-14 06:09:19
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# 如何使用Stream根据相似度排序
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 从列表中获取所有元素 |
| 步骤二 | 计算每个元素与目标元素的相似度 |
| 步骤三 | 根据相似度对元素进行排序 |
## 代码实现
### 步骤一：从列表中获取所有元素
```java
List elements = Arrays.asList("apple
原创
2024-03-23 06:38:47
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在Java开发中，如何根据名称的相似度进行排序是一个常见且实用的需求。这类功能常见于搜索引擎、推荐系统或用户输入校正等场景，通过对名称进行相似度比较，为用户提供更为精准的结果。本文将详细描述这个过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在用户使用某电商平台时，他们常常输入商品的名称进行搜索。为了提高搜索的相关性和用户体验，我们需要能够根据输入的名称
名称相似度匹配算法（文本相似度匹配）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dist
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2023-11-13 10:18:08
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默认的，结果返回根据相关性排序，在这一节中，我们解释如何利用相关性，以及它是怎么计算的．我们以参数sort开始，以及如何使用它．1. 排序以便根据相关性进行排序，我们需要把相关性表述为值，在ES中，相关性评分是单浮点类型的数值，它以_score被显示在搜索结果中，默认的是降序排列．然而有时候，你不需要一个有意义的相关性评分，例如接下来的查询，只返回字段user_id有值1的所有文档．GET /_s
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2024-03-19 11:38:47
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默认情况下，es中的返回结果是根据relevance排序的，相关性最强的结果在最前边。接下来我们会介绍相关性是什么意思，是如何计算的？但是，我们先把焦点放在sort这个参数上，看看如何使用1：sorting为了能按照相关性排序，我们需要用一个数值来代表相关性。在es中，_score字段就是表示相关性的数字，用浮点类型表示，默认情况系按照_score的降序排列。有些情况下，我们并没有一个有意义的相关
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2024-04-04 20:47:45
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0 前言在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介绍ES的相关性计算原理，以及如何对相关性调优。1 ES相关性计算方式ES的打分机制是基于tf-idf算法进行改进得到的
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2024-05-28 22:00:59
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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
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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