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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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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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换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。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
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2023-07-20 11:15:52
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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
词语的语义相似度计算主要有两种方法 ：
一类是通过语义词典，把有关词语的概念组织在一个树形的结构中来计算；
1. 语义相似度
Dekang Lin认为任何两个词语的相似度取决于它们的共性(Commonality)和个性(Differences)，然后从信息论的角度给出了定义公式：
其中，分子表示描述A，B共性所需要的信息量；分母表示完
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2023-07-30 17:22:38
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向量的相似度计算常用方法相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计
方差公式：Var = E[(X-μ)²] = E[X²-2Xμ+μ²] = E(X²)-2μ²+μ² = E(X²)-μ² (*)最后推出方差就是平方的均值减去 均值的平方皮尔逊相关系数①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或反向；②相关系数直接衡量的就是线性相关关系，取值就在+-1之间，体现的含义是X和Y多大程度在一条斜率存在且不为0的直线上；距离向量余弦距离，也称为余弦相似
定义 两个对象之间的距离相异度（dissimilarity）是这两个对象差异程度的数值度量。对象越类似，他们的相异度就越低（相似度就越高）。通常用“距离（distance）”用作相似度的同义词。 变换经常和相异度一起出现，因为把相似度转换成相异度或者相反，或者将邻近度变换到一个特定区间，例如将[0,10]变换到[0,1]。通常，邻近度度量（特别是相似度）被定义为或者变换到区间[0,1]的值，这
弗朗明歇距离（Fréchet distance）论文可以参考：理论推导 Eiter, Thomas, and Heikki Mannila. “Computing discrete Fréchet distance.” (1994).便于计算的离散距离求解 Alt, Helmut, and Michael Godau. “Computing the Fréchet distance between
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2023-09-22 11:10:09
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MFSR摘要1 引言2 文献综述2.1 推荐系统中相似性度量的研究进展2.2 最近相似性度量的比较2.2.1 均方差2.2.2 PIP2.2.3 NHSm2.3 模糊逻辑在推荐系统中的应用3 提出的方法3.1 推荐系统的模糊相似度量3.1.1 模糊逻辑在FSR中的应用3.1.2 FSR计算3.2 MFSR：推荐系统的多级模糊相似度量4.实验4.1 评估指标4.2 FSR与MFSR的比较4.3 M
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2023-09-25 04:32:32
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/** * 文本相似度算法 * （据说）由俄国人Vladimir Levenshtein在1965年发明 * 原理：返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数。 * 次数越少，意味着字符串相似度越高
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精选
2013-04-14 10:18:57
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利用直方图原理实现图像内容相似度比较、均值哈希实现图像内容相似度比较、汉明距离算法实现图像内容相似度比较直方图原理实现图像内容相似度比较算法：import javax.imageio.*;
import java.awt.image.*;
import java.awt.*;
import java.io.*;
public class PhotoDigest {
public sta
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2023-07-18 10:45:04
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## Java相似度算法实现流程
在开始实现Java相似度算法之前，我们首先需要了解一下整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 加载文本数据 |
| 步骤二 | 文本预处理 |
| 步骤三 | 特征提取 |
| 步骤四 | 相似度计算 |
| 步骤五 | 结果展示 |
接下来，我们将逐步讲解每个步骤所需要做的事情以
原创
2023-09-20 22:25:35
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一、背景分析伴随着5G时代的到来，在今天原有的大数据基础之上，更加海量的数据将接入互联网之中。为给客户提供更加具有针对性和精确性的推荐服务，各大网络平台越来越重视推荐算法的应用。如京东和阿里巴巴等电商巨头都在相应的网络平台上大力发展推荐算法技术，用以提高客户体验和客户满意度，进而增强平台的盈利能力和竞争力。推荐系统通常分为4大类：基于协同过滤的推荐系统；基于内容的推荐系统；结合两者优点的混合推荐系
1、余弦相似度余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。  
前言本文的设计思想以及算法的使用都是基于以下两篇文章。《Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting》《程序代码相似度度量算法研究_邓爱萍》我在邓爱萍的文章挑选了一种算法，最后实验了相似度的计算问题。算法的思路《Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting》在这篇文章
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval）是指通过对图像视觉特征和上下文联系的分析，提取出图像的内容特征作为图像索引来得到所需的图像。相似度度量方法在基于内容的图像检索中需要通过计算查询和候选图像之间在视觉特征上的相似度匹配。因此需要定义一个合适的视觉特征相似度度量方法对图像检索的效果无疑是一个很大的影响。提取的视觉特征大都可以表示成向量的形式，事实上，常用的
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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曲线相似度计算方法用于衡量两个或多个曲线之间的相似程度，不同的曲线相似度计算方法适用于不同的数据类型和应用场景。选择合适的曲线相似度计算方法取决于数据的性质、应用场景以及相似性的定义方式。有些方法适用于时间序列数据，有些则适用于图像、形状等不同类型的数据。了解每种方法的特点和适用场景，可以在具体应用中选择合适的计算方法来衡量曲线之间的相似性。七种曲线相似度算法的适用场景欧几里德距离（Euclide
