定义 两个对象之间的距离相异度（dissimilarity）是这两个对象差异程度的数值度量。对象越类似，他们的相异度就越低（相似度就越高）。通常用“距离（distance）”用作相似度的同义词。 变换经常和相异度一起出现，因为把相似度转换成相异度或者相反，或者将邻近度变换到一个特定区间，例如将[0,10]变换到[0,1]。通常，邻近度度量（特别是相似度）被定义为或者变换到区间[0,1]的值，这
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2023-12-05 21:46:37
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大家好，今天看到小伍哥的一篇文章，分享给大家，做文本相似的一个基础方法。一、 余弦相似概述余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为-1到1之间。
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2024-01-07 21:11:34
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这是一个很实用的功能。该方法需要传入两个字符串，经过计算，会返回两个字符串的相似度，返回值为float类型。首先看看几个测试结果字符串1： "亲爱的朋友们，大家早上好。"
字符串2： "亲爱的朋友们，大家晚上好。"返回结果：92.30769字符串1： "亲爱的朋友们，大家早上好。"
字符串2： "大家晚上好。"返回结果：38.461536字符串1： "大家晚上好，本书作者以娓娓而谈的文笔和行云流水
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2019-08-14 10:26:00
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1.定义及计算公式 余弦相似度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。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，这就叫"余弦相似性"。我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论思想。它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量向量之间的相似度值。余弦相似性推导公式如下：2.文
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2023-10-31 23:23:58
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# 实现MySQL相似度函数
## 引言
在开发过程中，我们经常需要对数据库中的数据进行相似度匹配。MySQL是一种常用的关系型数据库，提供了许多内置函数和语法来帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何使用MySQL实现相似度函数，并通过一个步骤演示的流程图来展示整个过程。
## 实现步骤
下面是实现MySQL相似度函数的步骤：
```mermaid
journey
:创建数据库表-
原创
2023-09-24 23:14:22
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# Hive 相似度函数科普
在大数据分析中，能够有效地衡量数据之间的相似性，这对于推荐系统、聚类分析以及数据去重等具有重要意义。Apache Hive作为一个广泛应用的大数据处理工具，提供了一些内置的相似度函数，能够帮助我们快速实现相似性分析。
## 什么是相似度函数？
相似度函数是用来量化两个对象之间相似程度的数学工具。在数据处理中，常用的相似度度量包括余弦相似度、欧几里得距离以及杰卡德
# MySQL相似度函数：了解相似度计算的利器
在实际的数据库开发中，我们经常需要对文本数据进行相似度计算，以便进行搜索、匹配或者分类等操作。在MySQL中，提供了一些内置的函数来帮助我们计算文本之间的相似度，其中最常用的就是`SOUNDEX`和`Levenshtein`函数。
## SOUNDEX函数
`SOUNDEX`函数是一个用于字符串发音相似度计算的函数，它可以将一个字符串转换成一个
原创
2024-04-27 06:51:27
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为方便起见，我们使用术语邻近度（proximity）表示相似性或相异性。由于两个对象之间的邻近度是两个对象对应属性之间的邻近度的函数。我们首先介绍如何度量仅包含一个简单属性的对象之间的邻近度，然后考虑具有多个属性的对象的邻近度度量。名词概念解释定义：两个对象之间的相似度（similarity）的非正式定义是这两个对象相似程度的数值度量。通常，相似度是非负的，并常常在 0 （不相似）和 1 （完全相
# Python相似度函数科普
相似度函数在数据分析和机器学习中起着非常重要的作用，它可以用来衡量两个对象之间的相似程度。在Python中，有许多不同的相似度函数可供选择，可以根据具体的需求和数据类型来选择合适的函数。本文将介绍一些常见的Python相似度函数，并给出相应的代码示例。
## 什么是相似度函数？
相似度函数是用来衡量两个对象之间相似程度的函数。在数据分析和机器学习中，我们经常需
原创
2024-07-14 08:08:32
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# 实现 Spark SQL 相似度函数的步骤指南
在大数据处理领域，尤其是数据分析和机器学习中，计算相似度是一个重要的任务。Spark SQL 提供了多种函数来帮助用户实现这一点。本文将为你展示如何在 Spark SQL 中实现一个简单的相似度函数，并通过清晰的步骤和代码示例来帮助你更好地理解。
## 流程概述
在实现相似度函数时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-02 06:18:19
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mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
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2023-09-04 12:20:15
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文章目录核函数核函数本质问题解答:实践部分实例1实例2实例3实例4实例5 核函数二阶全映射 采用多项式核函数 采用高斯核函数： 求得是两个样本x与y之间的相似度。当两个维度相同，相似度为1，即最高。当不同时，相似度反正是个0-1的数。无穷远时，相似度为0。所以就可以看成以当前xi为中心的高斯核函数。 如在3维空间中的超平面，在2维空间中就是曲线，如在100维中的超平面，在50维中可能就是某一种曲
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2024-03-14 18:00:48
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在机器学习和数据挖掘中，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）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0d(x,y) >= 0 // 距离
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2023-10-24 09:36:04
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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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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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
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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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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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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