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
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
经过前三篇博客的介绍，关于文档相似度的分析已经基本结束了，下面做下总结。 此处给出一个完整的相似项发现方法： 首先找出可能的候选对相似文档集合，然后基于该集合发现真正的相似文档。必须强调的是，这种方法可能会产生伪反例，即某些相似文档对由于没有进入候选对所以最终没有被识别出来。同样，该方法也可能产
异常检测——基于相似度的方法主要内容包括：基于距离的度量基于密度的度量1、概述“异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要结合业务背景和环境来具体分析确定。 实际上，数据通常嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有
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
C++/JAVA 计算两篇文章的相似度实验介绍及思路问题描述：编写程序，计算任意两篇文章的相似度。基本思路：利用余弦相似度来计算其相似度。完整代码C++ 代码来啰/*
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* Author : YU.J.P
* Time ; 2022/04/03
* Project : Experment One -- calculate article similarity.
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//计算两篇文
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2023-08-23 16:01:48
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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
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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如何设计一个比较两篇文章相似性的算法？假如我们想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又该如何去做？任何idea都可以分享 如果是话题是否相似，一般是关键词匹配的方法想了一种基于统计模型的算法，不知道实际效果如何：首先收集足够多的样本，分词，统计各个词的频度（文章中出现次数 / 总词数），然后计算每个词的平均频度（频度和 / 文章数）和频度方差（(频度 - 平均值) ^ 2 /
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, …
一 KNN Search介绍 Elasticsearch 使用HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN算法一样，HNSW是一种近似方法，它牺牲了结果准确性以提高搜索速度。 ES8.x
代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了。它的应用范围广泛，主要包括代码抄袭检测[3]、软件维护中的相似代码查找等。 Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤，将检测过程分为以下两个阶段：代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架，并将检测过程细分为四个部分：预处理 -> 中间代码转换 -> 比较单元生成
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
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
预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法1、欧式距离随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。对于词向量A和B,其欧式距离计算公式如下:2、余弦相似度对于词向量A和B,其余弦相似度计算公式如下:词向量的内在联系词向量可以表示单词间的内在联系，即两个单词的词向量通过计算可以得出其关联程度，词向量相似度计算公式主要有:欧氏距离、余弦
1 前言随着2018年底Bert的面世，NLP进入了预训练模型的时代。各大预训练模型如GPT-2，Robert，XLNet，Transformer-XL，Albert，T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。而解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间，使得语义相似的句子很接近。说到这，可能有的人会尝试将整个句子输入预训练
免费检测文章相似度的软件，什么是检测文章相似度的软件，简单来说就是原创检测工具，相信不少的朋友都在利用这个功能来检测自己文章的原创度是多少？要做好一篇文章真的只需要检测文章的相似度吗？答案：肯定是否定的 还需要突出文章的中心以及文章的核心，不管你是自媒体人员，还是网站SEO人员。都需要关注文章的核心词，因为自媒体平台还是搜索引擎都是采用的中文分词算法提取核心词来给予推荐和排名。今天就给大
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:
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
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
