在当前信息化时代，数据的处理与分析变得日益重要。尤其是在许多业务场景中，计算相似度已经成为了一项必不可少的技术需求。无论是用户行为推荐、数据去重，还是机器学习模型的训练，计算数据集之间的相似度都是实现精确分析的关键。本文将详细记录实现“mysql计算相似度”的过程，分享我们的架构设计、技术选型及其演进历程。
## 背景定位
在一个大型电商平台，用户生成大量数据，如商品评论、搜索行为和购置记录。
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，
转载
2023-11-03 06:49:40
248阅读
## 如何实现“mysql 中文相似度计算”
### 1. 整件事情的流程
首先我们需要明确整个实现过程的步骤，可以用下面的表格展示：
```mermaid
gantt
title 实现中文相似度计算流程
section 预处理
数据清洗 :done, a1, 2022-01-01, 2d
中文分词 :done, a2, after a
原创
2024-05-02 04:19:02
77阅读
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
转载
2023-08-23 15:57:21
312阅读
# MySQL 余弦相似度计算
## 引言
在数据分析和机器学习领域，余弦相似度（Cosine Similarity）是一种常用的度量方法，用于定义两个非零向量间的相似度。它特别适用于文本挖掘和推荐系统中。当我们需要比较不同文档或用户之间的相似度时，余弦相似度提供了一种有效的手段。而 MySQL 作为一种流行的数据库管理系统，可以通过 SQL 查询来计算余弦相似度。本文将深入探讨 MySQL
SUM函数在MySQL中，SUM函数是用于计算数值列的总和的聚合函数。它接受一个数值列作为参数，并返回该列中所有值的总和。以下是一个使用SUM函数的示例：假设我们有一个名为"orders"的表，其中有两个字段："product"和"amount"，用于记录不同产品的订单金额。现在我们希望计算出所有订单的总金额。现在，我们可以使用SUM函数来计算订单金额的总和：SELECT SUM(amount)
模板匹配最近准备把学过的一些知识整理写成博客，加深印象。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。普通的模板匹配方法属于暴力搜索法，通过将模板图像不断在搜索图上移动，计
转载
2023-10-28 11:53:08
177阅读
文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
转载
2024-04-26 14:57:21
135阅读
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
转载
2024-08-03 15:51:43
203阅读
其实我一直都觉得 similar_text 就可以完成对比了(需求不复杂的话)网上找了一些文章，说similar_text返回的数字有问题，比如说：echo similar_text("吉林禽业公司火灾已致112人遇难","吉林宝源丰禽业公司火灾已致112人遇难");得到的是42，不准确。。。上面说的是：计算两个字符串的相似度，并返回匹配字符的数目(应该是字节数，中文三个字节长度，算下来
转载
2023-10-20 17:13:39
80阅读
一、实验目的在一般环境中识别出人脸。二、概要本实验所探讨的是一般环境图像中单个正面端正人脸的检测问题。这种条件下的人脸检测的方法主要有模板匹配方法、可变形模板方法等。概括的说，基于模板匹配的方法是在图形灰度上直接比较目标模板和候选图像区域之间的相似性，而基于特征匹配的方法是比较从图像中抽取的一定特征的相似性。本实验主要用到两种模板：双眼模板和不同长宽比的模板。在检测时首先使用双眼模板进行粗筛选，然
转载
2024-08-07 10:48:43
132阅读
0 引言 在自然语言处理任务中，我们经常需要判断两篇文档是否相似、计算两篇文档的相似程度。比如，基于聚类算法发现微博热点话题时，我们需要度量各篇文本的内容相似度，然后让内容足够相似的微博聚成一个簇；在问答系统中，我们会准备一些经典问题和对应的答案，当用户的问题和经典问题很相似时，系统直接返回准备好的答案；在监控新闻稿件在互联网中的传播情况时，我们可以把所有和原创稿件相似的文章，都看作转发，进而刻
转载
2023-08-10 15:15:19
582阅读
# 在MySQL中计算文本相似度：一个新手开发者的指南
在处理文本数据时，我们经常需要评估文本之间的相似性。无论是在搜索引擎、推荐系统还是自然语言处理（NLP）应用程序中，计算文本相似度都是一项核心任务。本文将详细介绍如何使用MySQL来实现这一目标，并且会提供每一步的详细指导。
## 流程概述
在接下来的部分中，我们将遵循以下步骤来实现文本相似度的计算。下表提供了每一步的简要描述。
|
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
转载
2023-11-10 16:56:25
152阅读
1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
转载
2023-12-20 22:35:50
132阅读
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
转载
2023-12-15 20:41:05
273阅读
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,
转载
2023-07-07 16:02:51
194阅读
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。
转载
2023-09-01 11:49:37
194阅读
六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
转载
2023-12-20 13:44:37
59阅读
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
转载
2023-08-20 14:43:22
330阅读
