在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
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# MySQL字段相似度匹配：一项数据处理的重要技术
在处理大规模数据时，我们常常需要比较不同表格中的字段，寻找相似数据。这种需求在许多领域都有广泛应用，尤其是在数据库管理、数据分析和机器学习中。本文将介绍如何在MySQL中实现字段相似度匹配，并给出代码示例来帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是字段相似度匹配
字段相似度匹配是指识别并比较数据库中不同记录、字段或对象之间的相似性。其目的
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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目录一、相似检索方法总体分析二、基于距离度量的方法（一）余弦相似度（二）欧氏距离（三）曼哈顿距离（四）汉明距离三、基于集合的方法（一）Jaccard相似度（二）杰卡德距离四、基于内容的方法五、协同过滤方法（一）基于用户的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析（二）基于物品的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析六、基于图的方法（一）基本原理（二）案例应用案例：社
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2024-08-16 19:25:50
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编程之美有一道这样的题目，如下： 许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）; 比如，对于“abcdefg”和
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2023-11-30 11:43:39
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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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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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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
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2023-11-17 15:28:26
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# Java相似度匹配
在软件开发中，我们经常需要对文本进行相似度匹配。相似度匹配可以用于搜索引擎、文本分类、信息检索等领域。Java提供了一些库和算法，可以帮助我们实现相似度匹配的功能。本文将介绍一些常用的相似度匹配算法，并给出相应的Java代码示例。
## 1. 余弦相似度
余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法。它可以计算两个向量之间的夹角余弦值，值越大表示相似度越高。在Java中，
原创
2023-07-23 13:19:44
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推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
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2024-07-25 07:36:10
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# 相似度匹配 Java 实现指南
## 1. 流程概述
相似度匹配的任务通常分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 确定相似度计算的方法 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 实现相似度计算的代码
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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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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一、fuzzywuzzy 介绍：JavaWuzzy是Java版的FuzzyWuzzy，用于计算字符串之间的匹配度。 FuzzySearch.ratio(String s1, String s2) 全匹配，对顺序敏感 FuzzySearch.partialRatio(String s1, String s2) 搜索匹配(部分匹配)，对顺序敏感 FuzzySearch.tokenSortRatio(S
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2023-10-31 22:55:29
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在Java中，要计算两个字符的相似度，可以借助一些字符串相似度算法。以下是几种常见的字符串相似度算法：Levenshtein距离：也称为编辑距离，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）来转换一个字符串为另一个字符串。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;
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2024-06-01 05:16:27
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Java图片相似对比实例package com.icss.main;
import java.awt.AWTException;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.Rectangle;
import java.awt.Robot;
import java.awt.Toolkit;
import java.awt.image.Buffer
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2023-07-18 17:55:44
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一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
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2023-12-12 22:27:56
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
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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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ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配摘要标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档、文档里的每个字段或一袋子词。match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语，但这只是故事的一部分。它并不能告诉我们词语之间的关系。考虑下面句子的区别：Sue ate the alligator.The alligator ate sue.Sue never goes any
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2024-01-01 20:26:32
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