1、需求描述：數據庫采集sql語句的記錄表，包含記錄編號-ID、日期時間-data、sql語句-statement，對表內每一條記錄的sql語句和表內其他記錄的sql語句進行模糊匹配，以順序字符匹配方式進行，達到定義的相似度，就為該相似度統計值加1，目的是統計和該sql語句類似語句的執行頻率；表內每新增一條記錄就要和表內原保存所有記錄進行sql模糊匹配，並為表內原保存記錄的相應相似度等級增加統計值
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2023-09-23 11:48:12
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估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)1.欧氏距离(Euclidean Distance)
欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式
import numpy as np
vector1 = np.mat([1,2,3])
vector2 = np.mat([
select * from (selectentname,regno,lerepname,tel,DBMS_LOB.substr(dom) as dom, SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity('海南省三亚市天涯区金鸡岭街113号第1层1-2号铺面',dom) 相似度 from sydj_entinfo t) order by 相似度 desc...
原创
2021-08-29 10:44:47
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# 使用Java和SQL Server实现相似度匹配
在当今数据驱动的世界中，数据匹配是一个重要的任务。无论是用户信息、产品信息还是其他类型的数据，确保其一致性和准确性都是至关重要的。本文将集中讨论如何使用Java编程语言和SQL Server数据库来实现相似度匹配。
## 什么是相似度匹配？
相似度匹配是指根据某些特征或属性来判断两个或多个对象之间的相似程度。在信息检索、数据挖掘以及机器学
本人阅读了《编程之美》，参阅了其中的——计算字符串的相似度——一节。感觉颇为实用。现将这一文章贴于此处，并将代码赋予其后。 许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。
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2023-08-22 19:55:29
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py基础系列（三）：python容器数据类型（下）可变类型和不可变类型不可变数据类型可变数据类型不可变数据变量之间的赋值可变数据变量之间的赋值问题不可变类型可以作为键浅复制和深复制浅复制深复制 可变类型和不可变类型Python数据类型又可分为： 不可变数据类型 和 可变数据类型 。不可变数据类型不可变数据类型的学术定义是：如果变量的值发生了改变，其对应的内存地址也会发生改变，这种数据类型称为不可
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
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2024-07-25 07:36:10
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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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小O地图EXCEL插件版是基于EXCEL进行地理数据处理、地图可视化的工具软件。秉承“发现地理价值”的理念，提供简单、易用、高效的地图功能，亦可提供定制化开发服务。XOMAP for EXCEL 是小O系列软件中重要一员，将持续更新，后续还会增加更多地理数据处理及图表功能 。--支持在EXCEL表格上进行地理数据处理； --支持用户表格或模板表格； --支持在同一表格上叠加
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2024-05-27 17:53:17
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【导语】：还在为日常工作中不同的数据集的字段进行匹配烦恼？今天跟大家分享 FuzzyWuzzy 一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。让你多快好省的解决烦恼的匹配问题！1. 前言在处理数据的过程中，难免会遇到下面类似的场景，自己手里头获得的是简化版的数据字段，但是要比对的或者要合并的却是完整版的数据（有时候也会反过来）最常见的一个例子就是：在进行地理可视化中，自己收集的数据只保留的缩写，
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2024-02-02 14:03:39
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一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
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2023-12-12 22:27:56
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在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
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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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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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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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# 如何实现“匹配两个地址相似度 python”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python实现匹配两个地址的相似度。这将涉及到文本相似度计算以及字符串处理等技术。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供相关的代码示例。
## 流程步骤
首先，让我们来看一下整个过程的流程步骤。我们可以用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-04-28 06:10:38
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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
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2023-11-17 15:28:26
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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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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2024-01-12 10:21:46
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