# Redis 相似度计算：使用 Redis 处理大数据
在大数据时代，许多应用需要通过计算相似度进行数据分析，例如推荐系统、智能搜索等。Redis 作为高性能的键值数据库，能够在相似度计算中发挥重要作用。本文将介绍如何利用 Redis 实现相似度分析，特别是余弦相似度（Cosine Similarity），并提供代码示例。
## 余弦相似度简介
余弦相似度是指两个向量在空间中的夹角余弦值，
""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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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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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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# Redis 字符串相似度分析
Redis 是一款开源的高性能键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列等场景。在处理字符串数据时，我们往往希望对字符串之间的相似度进行分析，以支持推荐系统、去重操作等功能。本文将讨论如何在 Redis 中实现字符串相似度的计算，提供相关的代码示例，并用状态图与关系图来帮助理解。
## 相似度计算概述
字符串相似度有多种计算方法，常见的包括：Levenshte
原创
2024-08-13 08:57:21
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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，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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# 使用 Redis 计算向量相似度的 Java 实现指南
在处理机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域时，计算向量之间的相似度是一个非常常见的任务。Redis，作为一个高效的内存数据结构存储，可以用来进行这种相似度搜索。本文将教你如何在 Java 中实现 Redis 的向量相似度计算。接下来，我们会梳理出整个实现过程的步骤，并给出每一步所需的代码。
## 整个实现流程
| 步骤 | 描述
一、基于距离的度量“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的离群程度分数值，同时也更具有可解释性。1.1 基于单元的方法k近邻方法的一种延申版基于距离的异常检测有这样一个前提假设，即异常点的 近邻距离要远大于正常点。解决问题的最简单方法是使用嵌套循环。 第一层循环遍
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2024-03-05 23:52:59
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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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环境Python3，gensim，jieba，numpy ，pandas原理：文章转成向量，然后在计算两个向量的余弦值。Gensimgensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，gensim还实现了word2vec功能，以便进行进一步的处理。具体API看官网：https://radimrehurek.com/gensim中文分
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2023-12-26 10:54:53
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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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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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题目描述小G通过摆放一些城市和道路构成了一个世界地图。趁着小G出去玩的时候，大G把小G的世界地图上的城市全部打乱并放在了原来这些城市所在的位置（并不是一一对应），又修改了一些道路。小G玩完回来后发现自己的东西被打乱了，感到非常生气，但是他又被一个更有趣的问题...
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2018-09-21 21:50:00
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前提知识：阮一峰：TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章本文章根据 在路上吗 翻译官方教程，使用tfidf计算文本相似度翻译教程地址：首先安装gensim，具体可百度。导入gensim，并设置日志from g
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2024-02-23 10:24:13
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本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数 ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。 在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一
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2024-01-21 10:22:22
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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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
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2023-10-28 11:53:08
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1. 相似度模型的应用场景简单的说，相似度模型的应用场景就是，需要找到和某个实体相似的其他实体。比如：（1）商铺选址：某公司要在新城市开新的店铺，需要选址，可以使用相似度模型，找到和现有市场中表现好的商铺地址相似的地点；（2）广告宣传：其实和商铺选址类似，要选择一个好的宣传地点，可以使用相似度模型，找到和现有最好的宣传地点最相似的地点；（3）个性化推荐：这是现在互联网领域，尤其是电子商务领域应用很
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2024-03-25 11:07:11
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