版权声明:本文为博主原创文章,地址:http://blog.csdn.net/napoay,转载请留言. 总结Jackcard类似度和余弦类似度. 一.集合的Jackcard类似度 1.1Jackcard类似度 Jaccard类似指数用来度量两个集合之间的类似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. 数学公式描写叙述: J(A,B)=|A∩B||A∪B| 这个看似简单的算法有非常大的用处,比方: 抄袭文档 高明的抄袭者为了掩盖自己抄袭的事实.会选择性的抄袭文档中的一些段落,或者对…

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.相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上. 与欧几里德距离类似,基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点,通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线(向量),两个用户之间的相似度值就是两条直线(向量)间夹角的余弦值.因为连接代表用户评分的点与原点的直线都会相交于原点,夹角越小代表两个用户越相似,夹角越大代表两个用户的相似度越小.同时在三角系数中,角的余弦值是在[-1,…

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度…

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM …

最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它用来作为一个搜索关键字在文档或整个查询词组的权重的计算方式.前几天看了吴军老师的数学之美系列文章,这个TF/IDF可以追…

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它…

向量空间模型VSM: VSM的介绍: 一个文档可以由文档中的一系列关键词组成,而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档,其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性. VSM的例子: 比如说,一个文档有分词和去停用词之后,有N个关键词(或许去重后就有M个关键词),文档关键词相应的表示为(d1,d2,d3,...,dn),而每个关键词都有一个对应的权重(w1,w1,...,wn).对于一篇文档来说,或许所含的关键词项比较少,文档向量化后的向量维度可能不是很大.而对于多个文档(2篇文档或两篇文档以上…

http://cucmakeit.github.io/2014/11/13/%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E7%9A%AE%E5%B0%94%E6%A3%AE%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/ 最后一段总结精辟: 需要注意的一点是修正的余弦相似度与皮尔森相关系数之间的细微差别.我之前也一直以为两个公式一样,只是意义上不同,但是仔细观察可以看到…

在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏…

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网…