SpringBoot学习<!-- 当项目以war包的方式部署到外部Tomcat运行时 -->
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<dependency>
<groupId>org.sprin
# MySQL Simhash 文本相似度探究
在现代信息社会中，文本的处理与分析成为了一项重要的任务，尤其是在数据量急剧增加的背景下。为了高效地判断文本之间的相似程度，Simhash算法因其独特的特性而被广泛应用。本文将深入探讨MySQL中使用Simhash进行文本相似度计算的方法，并提供相应的代码示例。
## 一、Simhash算法简介
Simhash是一种用于计算文本相似度的高效算法，
原创
2024-10-20 07:34:10
225阅读
摘自：http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/
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2017-02-21 11:56:00
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1. 使用simhash计算文本相似度2. ...
原创
2021-08-13 11:48:57
1351阅读
摘自：http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/simhash/SimHash.java package com.gta.simhash;
public class Test {
public static void main
原创
2023-05-31 11:11:08
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# Java SimHash 文本相似度算法
## 引言
在信息爆炸的时代，文本相似度的计算变得越来越重要。它在搜索引擎、抄袭检测、推荐系统等多个场景中发挥着重要作用。SimHash算法是一种高效且易于实现的文本相似度算法，能够通过低维度的哈希值来快速判断文本之间的相似性。本文将介绍SimHash的基本原理，并提供Java代码示例。
## SimHash的基本原理
SimHash算法主要通
原创
2024-08-14 08:08:05
304阅读
遇到这样一个需求，需要计算两个文本内容的相似度，以前也接触过，下面列举几种方式，也是我在网上查了很多内容整理的，直接上代码，供大家参考，如果你也有这样的需求，希望能帮到你： 内容目录1、字符矩阵标记对比2、海明距离计算，对比相似度3、Jaccard计算 1、字符矩阵标记对比public static void main(String[] args) {
String aa = "在线作业成
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2023-09-01 11:44:25
34阅读
在前一篇文章 《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理，大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。看起来相似度计算不是很慢
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原创
2013-09-08 16:33:33
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短文本查找，海量数据
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精选
2013-09-09 16:36:43
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通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
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2013-08-25 22:10:00
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我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的
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2023-07-04 23:15:17
252阅读
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
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原创
2013-08-26 07:33:44
1067阅读
文本分析，相似度分析，simhash
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精选
2013-09-09 16:34:48
886阅读
使用场景：Google 的 simhash 算法 //通过大量测试，simhash用于比较大文本，比如500字以上效果都还蛮好，距离小于3的基本都是相似，误判率也比较低。 //从我的经验，如果我们假定N是每个块的大小，
原创
2022-05-12 22:11:33
251阅读
# Simhash 文本相似性检测在 Java 中的实现
## 引言
在文本处理领域，Simhash 是一种用于快速检测文本相似性的方法。它通过将文本转换为一个固定长度的哈希值，然后比较这些哈希值之间的差异来判断文本是否相似。对于刚入行的开发者来说，实现 Simhash 算法可能有些复杂，但不用担心，本文将详细指导你如何在 Java 中实现 Simhash 文本相似性检测。
## 步骤概览
原创
2024-07-27 10:27:30
156阅读
""" 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
132阅读
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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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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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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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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