""" 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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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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摘要：本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我们优化后的性能是MapReduce的6倍以上，是GraphX的2倍以上。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下
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2023-11-25 16:08:48
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# Spark 中的相似度计算：初学者指南
在数据科学和机器学习领域，相似度计算是常见的需求，尤其是在推荐系统和聚类分析中。Apache Spark 提供了强大的工具来进行大规模相似度计算。本文将指导你如何在 Spark 中实现相似度计算的基本流程。
## 流程概述
下面是实现 Spark 相似度计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
对于分类数据进行层次聚类，常用的距离度量方法是基于匹配（matching coefficient）、杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）或余弦相似系数（cosine similarity coefficient）等方法。下面给出一个基于匹配的层次聚类。自底向上此代码实现的基本思路如下：初始化每个样本为一个簇。计算每对簇之间的相异度，这里使用简单匹配系数。找
在现代大数据处理中，余弦相似度作为一种常用的计算相似度的方法，广泛应用于信息检索和推荐系统中。在 Apache Spark 中实现余弦相似度可以有效地处理大规模数据集，为用户提供精准的推荐。然而，在实现过程中，我们也可能会遇到诸多问题，导致计算结果不准确或程序崩溃。
### 问题背景
在某家在线电商平台，该平台需要为用户推荐商品。经过初步调研，团队决定使用 Spark 中的余弦相似度来实现推荐
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
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2024-07-14 08:39:23
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
向量余弦相似度余弦距离，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，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等，这就叫"余弦相似性"。上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似
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2023-07-05 16:48:37
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# 如何实现spark文本相似度
## 操作步骤
```mermaid
journey
title 开发spark文本相似度
section 整体流程
开发者->小白: 介绍整体流程
小白->开发者: 确认理解
开发者->小白: 示范具体步骤
小白->开发者: 开始实践
```
### 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-06 03:26:41
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# Spark MLlib 余弦相似度实现
## 简介
余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，广泛应用于信息检索、推荐系统等领域。在 Spark MLlib 中，我们可以使用 CosineSimilarity 类来计算两个向量之间的余弦相似度。本文将介绍如何使用 Spark MLlib 实现余弦相似度计算。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载
原创
2024-01-26 14:38:42
316阅读
****************************************************************************本文主要介绍AI图像识别人脸对比测试 1.测试需求分析 2.测试环境准备 3.测试数据准备 4.测试分析与执行 5.测试问题总结*******************************************************
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2023-06-25 22:59:52
166阅读
在机器学习算法中很多会用到距离计算算法和相似度计算算法，在这里简单总结下方便以后查看。 &nbs
Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索 无论是ICF基于物品的协同过滤、UCF基于用户的协同过滤、基于内容的推荐，最基本的环节都是计算相似度。如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大，都会导致无法直接计算。设想一下100w*100w的二维矩阵，计算相似度怎么算？更多内容参考——我的大数据学习之路——xingoo在spark
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2024-08-14 19:19:20
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分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，Wagner and Fisher, edit distance with Afine Gaps）集合相似度（Jaccard, Dice）基于向量的相似度（Cosine，TFIDF）。实体相似度可通过聚合，聚类（Canoy+K-means此法不用指定K，可分为层次聚类，相关性聚类）
kmeans聚类以及fcm聚类的一大局限是需要提前知道大致的聚类个数，现实中使用比较受限，2007年，Frey和Dueck在Science发表了《Clustering by Passing Messages Between Data Points》，提出了AP聚类的方法，此方法采用点点之间交换信息的方式聚类，下面对此算法进行分析并且用matlab实现之。1.算法原理首先我们定义三个矩阵:1.相似度
在电商行业，商品推荐系统能显著提高用户体验和销售业绩。本篇博文将探讨如何使用Spark实现商品推荐，并计算商品之间的余弦相似度。此过程将分为环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用六个部分。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境配置好，以便顺利运行我们的Spark应用。主要的前置依赖包括Apache Spark、Scala和必要的库。以下是我们需要的硬件资源评估：
昨儿突发奇想，想做一个关于英文单词按“形近词”分组的app，这个app最关键的就是这个“形近词”判断，经过思考和查资料，开始有了些眉目，看到了visionfans写的博客使用Matlab实现英文单词的"形近词"查找（）就参照他的把算法用java实现了一下，效果出来了，但是很担心整个算法的效率问题，刚刚接触，对算法效率了解的甚少，还请大牛指点。这个对两个单词“形近度”的判别是建立在一个矩阵上的，以本
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2024-07-30 08:30:28
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文章来源：加米谷大数据在大数据平台系统当中，对于推荐系统、文本聚类、图像视频聚类等方面的计算需求，通常就涉及到相似度计算的相关问题。以文本聚类为例，如果在大数据计算当中遇到文本相似度计算的处理需求，应该如何去实现呢？今天，我们就主要来分享一下Spark文本相似度计算方面的知识。如上所言，大规模相似度计算的需求，常常在推荐系统、文本聚类以及图像视频聚类当中出现，而文本聚类，也就是文本相似度计算，相对
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2024-01-03 15:20:25
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一、UserCF：（一）算法步骤1.计算用户两两间的相似度，相似度度量方法包括：Jaccard公式：Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/[两用户正反馈物品并集数]余弦相似度：Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/sqrt(u用户正反馈物品数*v用户正反馈物品数)计算用户两两相似度的技巧：对每个物品保存该物品产生行为的用户，计算用户相似度时依次扫描每个物品的倒排表，对每对用户的交集数+1。2.推荐和用
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2024-01-17 08:21:26
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