原理 BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。 BM25算法的一般性公式如下：其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成
SimHash原理1.SimHash背景SimHash算法来自于 GoogleMoses Charikar发表的一篇论文“detecting near-duplicates for web crawling” ，其主要思想是降维， 将高维的特征向量映射成低维的特征向量，通过两个向量的Hamming Distance（汉明距离）来确定文章是否重复或者高度近似。Hamming Distance： 又称
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2023-11-23 21:24:28
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Elasticsearch搜索的相关性算分相关性和相关性算分相关性- Relevance
搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进行算分_ score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES5之前，默认的相关性算分 采用TF-IDF，现在采用BM 25词频TFTerm Frequency: 检索词在一 篇文档中出现的频率
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2024-03-27 11:51:00
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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. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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# 如何实现“java 判断文字相似度”
## 1.整体流程
下面是实现“java 判断文字相似度”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 读取两段文字 |
| 2 | 对两段文字进行分词处理 |
| 3 | 计算两段文字的相似度 |
## 2.具体操作
### 步骤1：读取两段文字
```java
// 读取第一段文字
String text1 = "J
原创
2024-04-14 04:25:36
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介DRCN和DIIN的结构十分相似，包括输入层与特征提取层， DRCN在特征提取阶段结合了DenseNet的连接策略与Attention机制，在interaction阶段，也、采取了更加多样化的交互策略，接下来就为大家详细介绍一下。结
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2023-12-09 09:36:26
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# 相似度计算在Java中的实现
相似度计算是数据分析中常用的技术，广泛应用于推荐系统、文本处理等领域。本文将带领你逐步实现一个简单的相似度计算功能。在我们开始之前，首先了解整个开发流程。
## 流程概述
相似度计算的实现过程可以简化为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定相似度算法 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
原创
2024-09-11 03:54:39
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## Java相似度计算的实现
### 简介
在软件开发中，经常需要计算两个文本或字符串之间的相似度。在Java中，可以使用不同的算法来实现相似度计算，如余弦相似度、Jaccard相似度等。本文将介绍一种常用的计算文本相似度的方法，并提供具体代码示例。
### 流程概述
下面是计算Java相似度的流程概述：
```mermaid
pie
title Java相似度计算流程
原创
2023-09-23 05:17:12
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概述密码相似度一般运用在大数据的风险控制领域，当用户登陆是，把当前输入密码与用户历史密码进行做相似度计算，由于相同用户对于自己的密码管理也基本都是比较相似的，相似度过低就被认定当前登录操作有风险。设计思路做密码相似度计算是一个抽象的过程，传统的java代码无法处理这种抽象的计算。只有通过数学建模，建立一个比较两对象的相似度模型，把比较的两者密码换算成两个向量，把历史密码中的出现的字符作为向量特征，
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2024-02-12 14:22:33
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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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中文衬线体 更像是手写体, 相同字号下字体更小、更传统, 优雅适用于印刷品, 文字阅读 代表风格：文艺、艺术无衬线体 更多的适用于电子屏幕显示 代表风格：现代风、简约、科技风（此类多为特效字体）书法字体 特点：中国特有的字体 风格：古典、中国风、怀旧卡通字体 特点：多用户活泼可爱场景 风格：可爱风、动漫风粗体 特点：稳重 风格：适用于多种正规场合细体 特点：适用于高端、文艺场合 风格：优雅、高端、
汉明距离《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理，大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。看起来相似度计算不是很慢，还在
知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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代码链接(Java)GitHub链接，若有帮助，可以点个Star~可运行的Jar包已发布至仓库的release包内计算模块接口的设计与实现过程整体流程MainApplication.main()会接收到三个参数，接着执行process方法将两个等待对比的文本内容分别转换为字符串SimilarTextCalculator.getSimilarity()，对比这两个字符串将结果输出到指定路径文件工程分
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2023-06-28 17:50:31
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邻近性的度量 - 距离、相似度简单匹配系数Jaccard 系数广义 Jaccard 系数距离余弦相似度皮尔森系数Bregman 散度选择正确的度量指标 邻近性度量的应用非常广泛，例如在推荐算法的协同过滤中可以用来衡量物品之间或用户之间的相似性，从而做推荐；又例如在做特征工程，衡量特征之间的相关性，从而筛选特征。那么接下来就讲一下特征性度量的指标。简单匹配系数简单匹配系数（Simple Match
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2023-10-19 15:11:14
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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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X π/6 π/4 π/3 π/2 2π/3 5π/6 π y=sinx 1/2 √2/2 √3/2 1 √3/2 1/2 0y=cosx √3/2 √2/2 1/2 0 -1/2 -√3/2 -1X 7π/6 4π/3 3π/2 5π/3 11π/6y= -1/2 -√3/2 -1 -√3/2 -1/2 y= -√3/2 -1/2 0 1/2 √3/2 常用的诱导公式有以下几组：公式一：设α为任
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2024-07-24 16:06:15
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一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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