select * from (selectentname,regno,lerepname,tel,DBMS_LOB.substr(dom) as dom, SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity('海南省三亚市天涯区金鸡岭街113号第1层1-2号铺面',dom) 相似度 from sydj_entinfo t) order by 相似度 desc...
原创
2021-08-29 10:44:47
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# Java实现文本相似度函数
## 1. 前言
在实际开发中，经常会遇到需要比较两个文本的相似度的情况，比如文本搜索、推荐系统等。而Java作为一门广泛应用于开发的编程语言，也提供了一些常用的方法和框架来实现文本相似度的计算。本文将介绍如何使用Java实现文本相似度函数，并给出详细的代码示例和解释。
## 2. 实现流程
下面是实现文本相似度函数的大致流程，我们可以用一个表格来展示每个步
原创
2023-08-31 14:33:40
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在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0d(x,y) >= 0 // 距离
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2023-10-24 09:36:04
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# MySQL中的匹配度匹配：实现模糊搜索的解决方案
在现代的数据库应用中，数据检索是核心功能之一。特别是在需要进行模糊搜索时，匹配度匹配（也称为“相似度匹配”）尤为重要。本文将介绍如何在MySQL中实现匹配度匹配，并提供相关的代码示例。
## 什么是匹配度匹配？
匹配度匹配是指通过评估搜索词与数据中存储的词之间的相似度，来找出相关的记录。这在许多应用中都很有用，例如电子商务网站搜索产品、社
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
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2024-07-25 07:36:10
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文章目录match和phrase match(proximity match)区别rescoring机制 ElasticSearch系列——主目录match和phrase match(proximity match)区别match --> 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就okphrase match --> 首先扫
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2024-03-26 18:19:00
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什么是文档匹配度？
在ES中执行一个搜索请求在默认情况下搜索的结果集是按照匹配度倒序排列。但是什么是文档匹配度？它是如何被计算的呢？
每个文档的匹配度评分在es中被表示为一个浮点型的正数——“_score”，文档的_score评分越高，文档与搜索词的匹配度越大。
在查询中一个查询子句会为每一个文档生成一个_score，文档评分的计算依赖于具体查询子句的类型
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2023-09-25 06:41:05
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所谓匹配就是在字符串里找另一个字串。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n)，而KMP匹配算法可以证明它的时间复杂度为O(m+n)。一、简单匹配算法int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) {
/* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符
起存在和串 T 相同的子串，则称匹配成功，返回第一个这样
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2024-06-03 13:23:18
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# 如何实现Java匹配度
在软件开发中，匹配度通常用于判断一个输入数据与预定的标准之间的相似性。在这篇文章中，我将向你介绍如何在Java中实现一个简单的匹配度功能。在这个过程中，你将学习到每一步的具体实现和相关代码。
## 整体流程
首先，我们来看看实现“Java匹配度”的主要步骤。以下是一个简洁的流程表：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-23 09:49:34
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# 实现MySQL匹配度的流程
## 1. 确定匹配度的计算方法
在实现MySQL匹配度之前，首先需要明确匹配度的计算方法。匹配度可以根据具体需求来定义，常见的计算方法包括基于文本相似度的计算（如编辑距离、余弦相似度等）或基于特定规则的计算（如关键词匹配、推荐算法等）。
## 2. 连接数据库
使用MySQL进行匹配度计算，首先需要连接到数据库。可以使用MySQL的官方驱动程序或第三方库来实现
原创
2023-11-18 03:28:36
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一、模板匹配分析所谓模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。1、实现流程（1）准备两副图像原图像（I）：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域模板（T）：与原图像进行比对的图像块（2）滑动模板图像和原图像进行比对 （3）对于每一个
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2023-09-26 05:35:26
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一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
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2023-12-12 22:27:56
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在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
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提起面试官的必问经典问题，你最讨厌回答哪些问题？离职原因、薪资、职业规划……虽然有些问题回答了无数次，可每次参加面试还是要根据不同公司和岗位的情况调整答案。 面试官招人，你表现的越优秀越有利？答案是未必。面试官招人时会考虑匹配度，适合公司、岗位、薪资范围内最优秀的那个人才是最容易被录取的。 在面试过程中，面试官问“你觉得自己与这个岗位的匹配度是多少？”应该如何作答？
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2019-08-20 16:54:43
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
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什么是文档匹配度？在ES中执行一个搜索请求在默认情况下搜索的结果集是按照匹配度倒序排列。但是什么是文档匹配度？它是如何被计算的呢？每个文档的匹配度评分在es中被表示为一个浮点型的正数——“_score”，文档的_score评分越高，文档与搜索词的匹配度越大。在查询中一个查询子句会为每一个文档生成一个_score，文档评分的计算依赖于具体查询子句的类型，不同的查询子句被用在不同的搜索场景中，比如：一
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2024-06-14 22:25:03
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提高性能短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。在Lucene Nightly Benchmarks中，显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍，比一个邻近度查询(一
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2024-03-27 15:42:49
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u 修饰符ES6 对正则表达式添加了u修饰符，含义为“Unicode 模式”，用来正确处理大于\uFFFF的 Unicode 字符。也就是说，会正确处理四个字节的 UTF-16 编码/^\uD83D/u.test('\uD83D\uDC2A') // false /^\uD83D/.test('\uD83D\uDC2A') // true点（.）字符在正则表达式中，含义是除了换行符以外的任意单个字
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2024-08-22 09:25:08
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最左匹配原则就是指在联合索引中，如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引，那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配。例如某表现有索引(a,b,c)，现在你有如下语句：
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2023-07-13 07:06:29
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因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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