需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
# 如何使用Stream根据相似度排序
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 从列表中获取所有元素 |
| 步骤二 | 计算每个元素与目标元素的相似度 |
| 步骤三 | 根据相似度对元素进行排序 |
## 代码实现
### 步骤一：从列表中获取所有元素
```java
List elements = Arrays.asList("apple
名称相似度匹配算法（文本相似度匹配）在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用dist
Elasticsearch实战—ES相关度分数评分算法分析 文章目录Elasticsearch实战---ES相关度分数评分算法分析1.ES相关度分数评分算法1.1 Booolean1.2 TFIDF模型1.3 VSM空间向量模型2.ES相关度分数优化2.1 准备数据2.2 Boost 增加搜索条件权重2.3 Negative boost 削弱搜索条件权重2.4 Function score 自定义
排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
一、引入1有很多指标可以用来衡量向量的相似度，比如余弦距离、汉明距离、欧氏距离等。在图像、视频、文本、音频领域，做向量的相似性搜索，有很多应用点，比如：图像识别，语音识别、垃圾邮件过滤。这种基于相似度检索的方案，不同于机器学习模型的方案。比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就比较困
在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。目录1汉明距离2余弦相似度3欧式距离4曼哈顿距离5切比雪夫距离6闵可夫斯基距离7马氏距离1汉明距离汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两个向量的相似度；即通过比较向量每一位是否
最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
转载
2023-09-04 12:20:15
143阅读
在英国，Essay写作难度高，要求逻辑严谨，观点明确，题材新颖，语言清晰、简洁、准确，而中国留学生Essay水平又的确少有能达到同年级的本地学生的程度，所以要写一篇逻辑严谨、印证严密的Essay，难度可想而知。 一篇论Essay重复率一般也被要求控制在10%-20%之间。面对如此严格的查重系统，那么Essay如何降重呢？转述就是方法之一，那么如何通过转述来降重呢？本文致远教育小编来为大家分享
ES 7.X 版本引入了向量类型dense_vector，用于存储浮点类型的密集向量，其最大维度为2048。其用作是可以将待查询向量和文档内存储向量之间的距离作为查询评分使用，即越相似的向量评分越高。使用方式为在 query 的script_score中指定向量的计算方式，具体有四种：cosineSimilarity – 余弦函数 dotProduct – 向量点积 l1norm – 曼哈顿距离
1、相关性 ElasticSearch检索结果是按照相关性倒序排列的，相关性是什么，相关性又是如何计算的？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查
# MySQL 按相似度排序：一种探索数据的方式
在大数据时代，如何有效地从数据库中检索出相关性高的记录，是一个非常重要的问题。MySQL 提供了一些机制，允许我们根据相似度来排序结果。本文将通过示例和图示，来探讨如何在 MySQL 中实现按相似度排序。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是根据某种标准（如字符串匹配、文本相似度等）对数据进行排序的过程。在数据库中，尤其是在处理文本检索、搜
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
1567阅读
欧式距离欧氏距离就是我们平常所说的距离，如果是平面上的两个点 A(x1,y1) 和 B(x2,y2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ ；如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1) 和 B(x2,y2,z2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2‾‾‾‾‾‾‾
一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
转载
2023-08-04 18:16:13
81阅读
默认的，结果返回根据相关性排序，在这一节中，我们解释如何利用相关性，以及它是怎么计算的．我们以参数sort开始，以及如何使用它．1. 排序以便根据相关性进行排序，我们需要把相关性表述为值，在ES中，相关性评分是单浮点类型的数值，它以_score被显示在搜索结果中，默认的是降序排列．然而有时候，你不需要一个有意义的相关性评分，例如接下来的查询，只返回字段user_id有值1的所有文档．GET /_s
默认情况下，es中的返回结果是根据relevance排序的，相关性最强的结果在最前边。接下来我们会介绍相关性是什么意思，是如何计算的？但是，我们先把焦点放在sort这个参数上，看看如何使用1：sorting为了能按照相关性排序，我们需要用一个数值来代表相关性。在es中，_score字段就是表示相关性的数字，用浮点类型表示，默认情况系按照_score的降序排列。有些情况下，我们并没有一个有意义的相关
0 前言在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介绍ES的相关性计算原理，以及如何对相关性调优。1 ES相关性计算方式ES的打分机制是基于tf-idf算法进行改进得到的
