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.
""" 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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Google Play，作为全球最大的 Android 应用市场，每天都有无数的新应用上传。在这个过程中，确保新上传的应用不是现有应用的复制版本是至关重要的。这就引出了一个问题：Google Play 是如何检测应用之间的相似性的？本文将详细解释一种可能的方式，但请注意 Google Play 的确切算法是未公开的，这只是基于一般的软件相似性检测方法的推测。账号、IP、设备等必须要独立的问题我就不
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2023-09-27 09:58:45
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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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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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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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# 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
文本在线查重（Online Copy Detection）的实现1 概述1.1 需求给定一段文本，需要返回其和网络开放性数据相比的整体重复率以及具体的重复情况（具体重复的句子/字符串以及重复程度）。1.2 问题分析该问题属于copy-detection领域。由于需要给出查询文本具体重复的句子/字符串以及相应的重复程度，所以我们需要对查询文本进行合理的切分，并需要一一计算出切分后得到的字符串与在线开
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2024-06-03 12:41:10
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前言在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。 欧几里德距离几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为:
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2024-06-05 15:29:41
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背景以图搜图，是日常生活中我们经常会用到，例如在选购一款商品时，想要对比价格，往往会在各个购物app上通过搜图的形式来看同一款产品的价格；当你碰到某种不认识的植物时，也可以通过以图搜图的方式来获取该种植物的名称。而这些功能大都是通过计算图像的相似度来实现的。通过计算待搜索图片与图片数据库中图片之间的相似度，并对相似度进行排序为用户推荐相似图像的搜索结果。同时，通过检测图片是否相似也可用于判断商标是
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2023-10-07 12:58:00
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文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处： 因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。方法1 编辑距离 编辑距离又称Levenshtein距离，是指将一个字符串转为另一个字符串所需的字符编辑次数，包括以下三种操作： 插入 - 在任意位置插入一个字符 删除 - 将任意一个字符删除 替换 - 将任意一个字符替换为另一个字符 编辑距离可以用来计算两个字符串的相似度，它的
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2023-11-19 14:00:22
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综述： 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的。 本文提取的是源代码中的功能段，也就是功能函数。 定义： 1.序列1和序列2的编辑距离：序列S1经过插入，删除，替代等操作变换成序列S2所需要的最少操作次数 2.S1与S2的签名距离：取某字母在
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2023-11-10 16:56:03
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在一篇SCI文章中，与其他文章有相同的表达和相似的内容是很常见的。但是与其他文章的重复太多被认为是抄袭。因此，在发表SCI之前，对SCI的复制进行检查是非常重要的。但是，SCI复制结果不能超过多少？ 由于绝大多数国际sci期刊对提交的论文基本上都采取了严格的检查步骤，如果重复率高，可能会被拒绝。被cro
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2023-07-14 15:33:59
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前言由于项目需要，需要对某些种子用户进行look-alike，找到相似用户，所以近期对相似向量检索库Faiss进行一定的了解，接下来，结合相关资料，把我对这个库的了解记录在这里，也希望对你有所帮助！一：Faiss简介Faiss全称(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向
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2023-12-21 02:46:22
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文章相似度检测工具，提升内容质量，快速通过审核，如果需要检测一篇文章的在搜索引擎的原创度用什么工具会比较好？百度，这个占比最大的搜索引擎，为了提高用户体验和内容质量，也为了更好的支持原创内容，时不时就会不断的更新算法，让更好的内容展示出来。 而对于内容创作者来说，能够创作出一篇原创内容是非常不容易的，但是原创内容的创作是非常耗费时间和精力。所以大部分的内容创作者都会选择是伪原创或者搬运，而伪原创搬
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2023-11-10 13:36:02
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Dalvik是Google公司自己设计用于Android平台的虚拟机，Dalvik虚拟机是Google等厂商合作开发的Android移动设备平台的核心组成部分之一。它可以支持已转换为 .dex（即Dalvik Executable）格式的Java应用程序的运行，.dex格式是专为Dalvik设计的一种压缩格式，适合内存和处理器速度有限的系统。Dalvik 经过优化，允许在有限的内存中同时运行多个虚
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2024-01-16 14:11:08
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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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