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 |
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
""" 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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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
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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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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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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相似度度量相似度度量关注的是两个对象是否相似，相似程度是多少？比如两张图片、两篇文章、两句话、两个人的喜好的相抵程度等。为了度量相似度，首先需要将比较对象转换成实数向量，这样计算机才能够理解。对象类型不同，转换方式也不同，最终目的都是将比较对象转换成实数向量。转换成实数向量之后就可以通过计算两个实数向量的相似度来作为对象的相似度。相似度的计算方法有很多种，常见的有余弦相似度、皮尔森相关系数。余弦相
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2024-01-01 11:19:32
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欧氏距离欧式距离是表征两点之间的直线距离，其在k维空间的计算公式为：曼哈顿距离曼哈顿距离表示的是两点之间连线对各个坐标轴投影的长度总和，其示意图和计算公式如下：余弦相似性度量在高中的时候我们就会计算两向量之间的夹角余弦，扩展到高维空间计算方式也是一样的。两向量之间的余弦夹角越小，我们便可认为两向量之间的相似性越强，因为其指向的方向是相似的；相反，如果余弦夹角越大，例如反向180°，那我们可认为两向
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2023-10-11 09:43:37
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文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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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.
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
文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
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2024-04-26 14:57:21
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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中文分词这个分词算法是基于网上一个叫IK分词算法（这里并没有使用我的那个敏感词过滤算法）！我只是将它的词表进行了优化和补充。在这个IK算法基础上主要做的就是将Lucene部分去除，只留下核心的分词逻辑。相关词搜索这个部分是使用敏感词查找算法的理念，但算法上不同！所谓相关词搜索，就是从指定的词中查找出词库中所有与这些词相关的词，也就是从一个词的集合中查找另一个词的集合！这个逻辑与场景不同于从一个目
