时下机器学习和大数据可谓是互联网行业炙手可热的术语，Viktor Mayer在Big Data一书中提到大数据时代我们需要的是混杂性而不是精确性，统计意义在大数据下给了我们更多空间。既然不过分追求精确性，那么字符串完全比配也就不那么重要了，字符串的相似度将会扮演更重要的角色。相似度评价在信息检索系统中也有非常广泛的使用，那么我们可以用那些方法评价字符串的相似度呢，换个说法就是求字符串之间的距离。&
这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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1、simHash简介simHash算法是GoogleMoses Charikear于2007年发布的一篇论文《Detecting Near-duplicates for web crawling》中提出的， 专门用来解决亿万级别的网页去重任务。simHash是局部敏感哈希（locality sensitve hash）的一种，其主要思想是降维，将高维的特征向量映射成低维的特征向量，再通过比较两个
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2024-06-20 13:26:13
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在自然语言处理领域，计算中文语句相似度是一个重要的问题。随着中文语料库的不断增加，尤其是在与社交媒体、电子商务和搜索引擎相关的行业，对中文语义理解的需求愈加迫切。本文将探讨如何有效计算中文语句的相似度，并分享解决过程中的各个环节。
### 问题背景
在实际项目中，我们常常需要计算两个中文句子之间的相似度，这对于信息检索、聊天机器人、推荐系统等都至关重要。当前市场上的相似度计算方法多种多样，而选择
欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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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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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：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8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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提出问题：如何计算中文句子的相似度本文使用的是CBOW模型，通过负采样减少计算量1.先给出框架2.对数据做预处理（数据末尾有链接data）运行pre_process.py文件##pre_process.py##
#1.生成样本数据:每一句有效词w2v_words.pkl 2.词表（词：序号）w2v_vocab.pkl
import jieba
import pickle as pkl
d
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2024-06-29 22:38:04
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# 相似度计算在Java中的实现
相似度计算是数据分析中常用的技术，广泛应用于推荐系统、文本处理等领域。本文将带领你逐步实现一个简单的相似度计算功能。在我们开始之前，首先了解整个开发流程。
## 流程概述
相似度计算的实现过程可以简化为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定相似度算法 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
原创
2024-09-11 03:54:39
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## Java相似度计算的实现
### 简介
在软件开发中，经常需要计算两个文本或字符串之间的相似度。在Java中，可以使用不同的算法来实现相似度计算，如余弦相似度、Jaccard相似度等。本文将介绍一种常用的计算文本相似度的方法，并提供具体代码示例。
### 流程概述
下面是计算Java相似度的流程概述：
```mermaid
pie
title Java相似度计算流程
原创
2023-09-23 05:17:12
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概述密码相似度一般运用在大数据的风险控制领域，当用户登陆是，把当前输入密码与用户历史密码进行做相似度计算，由于相同用户对于自己的密码管理也基本都是比较相似的，相似度过低就被认定当前登录操作有风险。设计思路做密码相似度计算是一个抽象的过程，传统的java代码无法处理这种抽象的计算。只有通过数学建模，建立一个比较两对象的相似度模型，把比较的两者密码换算成两个向量，把历史密码中的出现的字符作为向量特征，
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2024-02-12 14:22:33
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文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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邻近性的度量 - 距离、相似度简单匹配系数Jaccard 系数广义 Jaccard 系数距离余弦相似度皮尔森系数Bregman 散度选择正确的度量指标 邻近性度量的应用非常广泛，例如在推荐算法的协同过滤中可以用来衡量物品之间或用户之间的相似性，从而做推荐；又例如在做特征工程，衡量特征之间的相关性，从而筛选特征。那么接下来就讲一下特征性度量的指标。简单匹配系数简单匹配系数（Simple Match
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2023-10-19 15:11:14
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在一篇SCI文章中，与其他文章有相同的表达和相似的内容是很常见的。但是与其他文章的重复太多被认为是抄袭。因此，在发表SCI之前，对SCI的复制进行检查是非常重要的。但是，SCI复制结果不能超过多少？ 由于绝大多数国际sci期刊对提交的论文基本上都采取了严格的检查步骤，如果重复率高，可能会被拒绝。被cro
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2023-07-14 15:33:59
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X π/6 π/4 π/3 π/2 2π/3 5π/6 π y=sinx 1/2 √2/2 √3/2 1 √3/2 1/2 0y=cosx √3/2 √2/2 1/2 0 -1/2 -√3/2 -1X 7π/6 4π/3 3π/2 5π/3 11π/6y= -1/2 -√3/2 -1 -√3/2 -1/2 y= -√3/2 -1/2 0 1/2 √3/2 常用的诱导公式有以下几组：公式一：设α为任
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2024-07-24 16:06:15
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一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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代码链接(Java)GitHub链接，若有帮助，可以点个Star~可运行的Jar包已发布至仓库的release包内计算模块接口的设计与实现过程整体流程MainApplication.main()会接收到三个参数，接着执行process方法将两个等待对比的文本内容分别转换为字符串SimilarTextCalculator.getSimilarity()，对比这两个字符串将结果输出到指定路径文件工程分
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2023-06-28 17:50:31
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前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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# 实现Java文本语义相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java文本语义相似度计算。这是一个比较复杂的任务，但只要按照正确的步骤进行，你就能够成功实现。首先，我们来看一下整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 对文本数据进行预处理 |
| 3 | 使用词向量模型将文本转换为向量表示 |
| 4
原创
2024-04-14 04:18:21
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