基于欧几里得距离的相似度计算【公式1】：欧几里得计算公式作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线距离，该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似性如何。如果两个物品或者用户距离越大，那么相似性越小；反之，距离越小相似度越大。由于欧几里得相似度计算中最终数值的大小和相似度成反比，因此在实际中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d+1作为近似值。【例子1】：欧几里得公式的应用
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2023-12-06 19:16:44
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# SparkML计算用户相似度
## 简介
在推荐系统中，计算用户之间的相似度是一个重要的任务。通过计算用户相似度，可以为用户提供个性化的推荐，从而提升用户体验和增加业务价值。SparkML是一个强大的机器学习库，可以用于计算用户相似度。本文将介绍如何使用SparkML计算用户相似度，并给出详细步骤和代码示例。
## 流程
为了帮助小白理解整个过程，我们可以用表格形式展示计算用户相似度的
原创
2023-08-10 17:03:50
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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
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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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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本文参考《推荐系统实践》中基于用户的协同过滤算法内容。基于老师上课讲解，自己实现了其中的代码，了解了整个过程。 UserCF算法实现实现原理模拟数据两两用户之间计算优化后的倒查表方式计算用户相似度采用惩罚热门物品和倒查表方式计算用户相似度方法推荐函数 实现原理基于用户的协同过滤算法： 第一步，找到和目标用户兴趣相似的用户集合第二步，找到这个集合中的用户喜欢的物品，然后过滤掉目标用户已经看到过或听说
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2023-12-18 06:00:38
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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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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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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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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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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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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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# 实现Java文本语义相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java文本语义相似度计算。这是一个比较复杂的任务，但只要按照正确的步骤进行，你就能够成功实现。首先，我们来看一下整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 对文本数据进行预处理 |
| 3 | 使用词向量模型将文本转换为向量表示 |
| 4
原创
2024-04-14 04:18:21
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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/*
*
* Author : YU.J.P
* Time ; 2022/04/03
* Project : Experment One -- calculate article similarity.
*
*/
//计算两篇文
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2023-08-23 16:01:48
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前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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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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