之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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在Java中，要计算两个字符的相似度，可以借助一些字符串相似度算法。以下是几种常见的字符串相似度算法：Levenshtein距离：也称为编辑距离，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）来转换一个字符串为另一个字符串。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;
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2024-06-01 05:16:27
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通常情况下，全文检索引擎我们一般会用ES组件（传送门：SpringBoot系列——ElasticSearch），但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求，MySQL5.7之后内置了ngram分词器，支持中文分词，使用全文索引，即可实现对中文语义分词检索MySQL支持全文索引和搜索： MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。 全文索引只能用于InnoDB或MyISAM表，并
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2024-07-22 10:39:18
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前言字面距离common lang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram模型词向量主题模型LSAPLSALDA应用Word2Vec神经网络语言模型CBOW和Skip-gram模型应用参考文献 前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之
在数据分析和数据挖掘的过程中，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）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3, …
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2024-05-04 14:06:56
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# Java 图片内容相似度的介绍与实现
## 1. 简介
在实际的应用中，我们经常需要对图片进行相似度的比较。例如，图片搜索引擎需要根据用户提供的图片找到相似的图片；图片版权保护系统需要检测相似的图片以防止盗版等。为了实现这些功能，我们需要开发一种算法来比较图片间的相似度。
本文将介绍一种基于 Java 的图片内容相似度算法，并通过代码示例来展示如何实现。
## 2. 算法概述
图片内容相
原创
2024-01-11 11:21:22
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值类型是存储在内存中的堆栈（以后简称栈），而引用类型的变量在栈中仅仅是存储引用类型变量的地址，而其本身则存储在堆中。 ==操作比较的是两个变量的值是否相等，对于引用型变量表示的是两个变量在堆中存储的地址是否相同，即栈中的内容是否相同。 equals操作表示的两个变量是否是对同一个对象的引用，即堆中的内容是否相同。 &
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2024-10-30 09:57:06
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# 内容相似度对比：Java中的实现
在当今数据爆炸的时代，内容相似度对比成为了一个重要的研究领域，尤其是在文本处理、推荐系统和自然语言处理等应用中。本文将探讨如何使用Java来实现内容相似度的对比，包括基本的概念、算法以及代码示例。
## 1. 内容相似度简介
内容相似度是用来衡量两个内容之间相似程度的度量。内容可以是文本、图像、音频或其他形式的数据。在本节中，我们将主要关注文本内容的相似
原创
2024-09-16 04:13:03
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一、Dice相似系数Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient, DSC) ：是一种集合相似度度量指标，通常用来计算两个样本的相似度。公式为：2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)，其中 X 和 Y 是两个集合，|X| 表示集合 X 中的元素个数，∩表示两个集合的交集，即两个集合中共有的元素。 &nbs
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2023-10-18 17:25:23
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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上文提到文档排序函数是TR的核心。文档排序函数的实现有几种思路，其中一种是基于相似度的模型。这种模型具体是用空间向量模型(Vector Space Model)实现。这篇文章就介绍VSM。VSM概念什么是VSM VSM定义了两点。 第一，用词向量(term vector)来表示查询语句、表示文档。英文中的term vector，我们翻译为词向量。但是这里的“词”并不是指汉语中的一个词，具体含义
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2023-11-27 23:04:25
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一、文本相似度相似度度量指的是计算个体间相似程度，一般使用距离来度量，相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小。在说明文本相似度概念和计算方式之前，先回顾下余弦相似度。1.余弦相似度衡量文本相似度最常用的方法是使用余弦相似度。 – 空间中，两个向量夹角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0，夹角趋于90，表
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2023-10-08 08:23:36
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一、原始落后的VSM网上搜索关键词“短文本 相似度”，出来的结果基本上都是以BOW（Bag of words）的VSM方案，大致流程如下：
分词 —> 提取关键词 —> 计算tf或if-idf，以向量的形式替换原文本 —> 文本相似度的问题转变为计算向量相似度
一开始这样的一个思路，很清晰明了，而且网上相应的资料也很多，然后就开搞吧。1、把所有短文本去掉标
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2023-09-06 14:18:49
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# Python 相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python相似度计算。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Python相似度计算的流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-21 12:45:39
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一、结构相似性（structural similarity） 自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统（HSV）主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。&nbs
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2023-12-01 16:26:14
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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