推荐系统推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。推荐系统，它会基于用户行为数据或物品数据，通过一定的算法，为用户推荐符合他需求的产品。比如购物网站的商品推荐，今日头条的文章、视频的推荐都可以算是推荐系统的典型案例。以文章推荐为例，目前我们正在阅读自己喜欢的文章，那么推荐系统如何帮助我们找到和我们喜欢文章类似的文章，从而连续不断的推荐给用户呢？推荐系统需要解决的两个
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2024-06-04 08:19:21
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上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。为了简单起见，我们先从句子着手。 句子A：我
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2013-06-07 04:59:00
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句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。请问怎样才能计算上面两
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2013-10-21 23:24:00
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思路是从a文件里选定一张图片，遍历b文件夹，找出最相似的，超过阈值则保存。找到个磁共振数据集做训练时需要从两个文件夹中找出相似的图像对。
原创
2024-07-21 21:38:40
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背景知识:（1）tf-idf按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency. &nb
今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。为了简...
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2015-04-02 09:33:00
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## 如何在Java中找出相似曲线
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中找出相似曲线。首先，让我们总结一下整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读取并处理输入数据 |
| 步骤二 | 计算曲线的相似度 |
| 步骤三 | 找出相似度最高的曲线 |
现在，我们来逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
### 步骤一：读取并
原创
2024-01-13 10:20:10
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## 如何用Python对比两列数据找出相似数据
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据)
B(数据预处理)
C(对比数据)
D(输出结果)
A --> B
B --> C
C --> D
```
### 教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python找出两列数据中相似的数据。以下是详细
原创
2024-04-02 06:29:38
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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
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2023-11-19 14:00:22
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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 /
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2024-03-14 17:20:28
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21. 集成方法有随机森林(random forest)和梯度提升树(gradient boosted decision tree)GBDT随机森林中树的随机化方法有两种：(1)通过选择用于构造树的数据点构造随机森林需要确定用于构造的树的个数为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样从样本数据中有放回的多次抽取(一个样本可能被抽取多次)，抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等
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2024-08-04 09:51:52
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# 使用Hadoop计算相似文章
在大数据时代，如何从海量文本中发现和推荐相似文章成为了一个重要的研究课题。Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，可以有效地管理和处理这些数据。本文将介绍如何使用Hadoop计算相似文章，并提供相应的代码示例。
## 基本思路
计算相似文章的基本过程通常包括以下几个步骤：
1. **数据准备**：将文章数据清洗并格式化为适合分析的形式。
2. **特征提
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
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2024-06-03 12:41:10
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# 找出与模板序列最相似的子片段
在生物信息学中，寻找DNA序列中的相似性是研究基因组、基因功能及其演化的重要环节。本文将介绍如何使用Python找到与模板序列（target sequence）最相似的子片段，并给出相应的代码示例。
## 项目背景
在遗传学中，基因是由DNA序列构成的。科学家们经常需要识别基因组中的特定序列，并与已知的模板序列进行比较，以确定基因的功能或发现新基因。为了实现
OpenCV 学习笔记（模板匹配）模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找最大和最小值
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2023-12-26 09:43:34
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一、提出问题
你要么获取一批数据，然后根据它提问，或者先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。二、理解数据1、理解各字段的意思，如果有英文可修改成中文更易理解。2、在数据清洗前复制一份保存，将CSV文件另存为xlsx类型保存。3、Excel有四种数据了类型：（1）文本型：中、英文、混合文本、符号和字符串形成存储的数值（
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2024-01-15 11:23:44
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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
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2024-03-14 07:06:46
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# Java 中的文章相似度对比
在处理文本数据的过程中，文章相似度的计算是一个重要的任务，例如在搜索引擎、抄袭检测和推荐系统中都有广泛应用。本文将介绍如何在 Java 中实现文章相似度对比，并提供相应的代码示例。
## 文章相似度的基础概念
文章相似度通常使用文本相似度算法进行计算。最常用的几种算法包括：
1. **余弦相似度**：通过计算两个向量的夹角来评估相似度。
2. **Jacc
package com.etoak.simHash;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import or
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2024-08-07 09:40:19
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相关度评分背后的理论Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space mo
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2024-05-16 17:17:46
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