文本相似度，顾名思义是指两个文本（文章）之间的相似度，在搜索引擎、推荐系统、论文鉴定、机器翻译、自动应答、命名实体识别、拼写纠错等领域有广泛的应用。与之相对应的，还有一个概念——文本距离——指的是两个文本之间的距离。文本距离和文本相似度是负相关的——距离小，“离得近”，相似度高；距离大，“离得远”，相似度低。业务上不会对这两个概念进行严格区分，有时用文本距离，有时则会用文本相似度。欧氏距离 欧氏距
一、基础概念这是做相似度识别最简单的模型之一，先来了解两个概念：杰卡德相似系数和杰卡德距离。百度百科：杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集，被定义为1减去Jaccard相似系数。而杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)，也称杰卡德指数(Jaccard Index)，是用来衡量两个集合相似
题目：计算(1,1,0)、(1,-1,0)、(-1,1,0)两两之间的Jaccard相似度。特地写下本文是因为大数据课程的作业。了解一下Jaccard相似系数Jaccard相似系数（ Jaccard similarity coefficient）又称 Jaccard系数( Jaccar Index)。 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J
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2024-08-12 16:17:13
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源于 杰卡德系数，英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数，用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大，样本相似度越高。实际上它的计算方式非常简单，就是两个样本的交集除以并集得到的数值，当两个样本完全一致时，结果为 1，当两个样本完全不同时，结果为 0。算法非常简单，就是交集除以并集，下面我们用 Python 代码来实现一下：from skl
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2023-12-15 20:41:05
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1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度4.1 jaccard系数jaccard系数反映了两个向量（元素取值为0或1）间的关系。即对于和，定义： = 中元素值为0且中元素值为0的个数 = 中元素值为1且中元素值为0的个数 = 中元素值为0且中元素值为1的个数
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2024-08-29 12:37:57
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机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点；而相似度研
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2023-12-26 20:38:11
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1、杰卡德相似度(Jaccard)这个是衡量两个集合的相似度一种指标。 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)表示另一种表示的方法：jaccard系数衡量维度相似性jaccard系数很适合用来分析多个维度间的相似性，也多被用于推荐系统中用来给用户推荐相似的产品或业务。举个例子，要计算某网站的两个用户的相似性，可以从性别、地区、年龄、浏览
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2024-01-03 08:35:14
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参考 1. 相似度计算之杰卡德相似度； 完
原创
2022-07-11 10:12:56
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利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient)（1）杰卡德相似系数两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例，称为这两个集合的杰卡德系数，用符号 J(A,B) 表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标（余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度）。 jaccard值越大说明相似度越高。（2）杰卡德距离与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡
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2024-01-18 20:04:34
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
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2024-04-18 13:03:26
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图算法—杰卡德相似度1.图算法图是一种表示两两对象之间的抽象数据结构，使用顶点与边进行表示，图计算就是在基于图数据上进行有目的性和针对性的计算过程，指解决一系列问题和发现潜在的数据价值，而图算法是图计算中用于解决指定问题的核心。2.相似度算法-杰卡德杰卡德相似度使用杰卡德系数（Jaccard Index）进行衡量，用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。杰卡德系数值越大，样本相似度越高。杰卡德系数
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2023-12-26 16:40:32
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概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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在这篇博文中，我将详细讲解如何使用 Python 计算图像的相似度，整个过程将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有依赖项正确安装。以下是需要安装的基本库和版本。
| 库名 | 版本 | 备注 |
|---------------|------------
# 使用Python计算杰卡德相似度矩阵
在数据科学与机器学习的领域，相似度度量是一项重要的技术，广泛应用于推荐系统、聚类分析和信息检索等。杰卡德相似度（Jaccard Similarity）是用于评估两个集合相似性的一种方法，计算公式为两个集合交集的尺寸除以并集的尺寸。本文将介绍如何使用Python计算杰卡德相似度矩阵，并提供代码示例。
## 杰卡德相似度的定义
杰卡德相似度的计算公式如下
原创
2024-08-18 07:47:43
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摘要： 为了提高源程序代码之间相似性的检测效率，提出一种基于序列聚类的相似代码检测算法． 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的．应用：  
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2023-10-05 16:53:53
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两幅图像的特征相似性对比图像特征相似性SSIMSSIM特征相似性检验 图像特征相似性通过PSNR、SSIM以及图像特征对两幅图像进行相似性比较，下面把比较的代码和函数输出搬上来以供参考。SSIMSSIM评估流程如下：对于输入两副图像，首先计算亮度评价并进行比对，得到第一个相似性对比，在此基础上减去亮度评价影响，计算对比度评价，得到对比度对比，再用上步结果除掉对比度评价进行结构评价，得到结构对比，
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2024-01-27 19:55:13
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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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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# Java代码相似度计算的科普文章
在当今的软件开发环境中，代码的质量和可维护性显得尤为重要。特别是在一个大型项目中，团队成员可能会编写相似的代码，这会导致冗余和维护难度增加。因此，开发者们开始关注代码相似度计算，以发现和消除这些冗余部分。本文将介绍Java代码相似度的计算方法，并通过实例展示如何实现这一目标。
## 代码相似度的概念
代码相似度计算的目标是通过比较不同代码片段来找出它们的
