C# Net 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) 复制代码使用: /// <summary> /// 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2"></param> /// <returns>0-1之间的数</returns> pu

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

Leetcode 5. Longest Palindromic Substring(最长回文子串, Manacher算法) Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000. Example 1: Input: "babad" Output: "bab" Note: "aba&q

转自: http://www.open-open.com/lib/view/open1419150233417.html Manacher算法 在介绍算法之前,首先介绍一下什么是回文串,所谓回文串,简单来说就是正着读和反着读都是一样的字符串,比如abba,noon等等,一个字符串的最长回文子串即为这个字符串的子串中,是回文串的最长的那个. 计 算字符串的最长回文字串最简单的算法就是枚举该字符串的每一个子串,并且判断这个子串是否为回文串,这个算法的时间复杂度为O(n^3)的,显然无法令人 满意,稍

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于

过余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关度,来对关键词进行归类.重写标题.文章伪原创等功能, 让你目瞪口呆.以下案例使用的母词文件均为txt文件,两种格式:一种内容是纯关键词的txt,每行一个关键词就好:另一种是关键词加指数的txt,关键词和指数之前用tab键分隔,一行一对关键词. 代码附上: # -*- coding: utf-8 -*- from jieba import posseg import math import time def simicos(str1, str2): # 对两

本文主要实现了改进Zhang Suen细化算法的C#实现,相关论文 :“牟少敏,杜海洋,苏平,查绪恒,陈光艺.一种改进的快速并行细化算法[J].微电子学与计算机,2013,(第1期)” .这篇论文中关于Zhang Suen细化算法的描述,貌似存在问题.本文的算法中的意思是两次标记的点迭代后同时删除.而zhang快速算法,是分为两步删除边界点的.第一步迭代之后,已经做标记的点就需要删除了.如果两步可以放在一起删除的话,为什么不在一次迭代中将几个条件一起判断呢 一:Zhang-Suen细化算法介绍

对于一个比较长的字符串,O(n^2)的时间复杂度是难以接受的.Can we do better? 先来看看解法2存在的缺陷. 1) 由于回文串长度的奇偶性造成了不同性质的对称轴位置,解法2要对两种情况分别处理:2) 很多子串被重复多次访问,造成较差的时间效率. 缺陷2)可以通过这个直观的小体现: char: a b a b a i : 0 1 2 3 4 当i==1,和i==2时,左边的子串aba分别被遍历了一次. 如果我们能改善解法2的不足,就很有希望能提高算法的效率.Manacher正是针对

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub

一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]

回文字符串,想必大家不会不熟悉吧? 回文串会求的吧?暴力一遍O(n^2)很简单,但当字符长度很长时便会TLE,简单,hash+二分搞定,其复杂度约为O(nlogn), 而Manacher算法能够在线性的时间内处理出最长回文子串. 让我们来看道题:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3068 这个算法的巧妙之处,便是把奇数的回文串和偶数的回文串统一起来考虑了.这一点一直是在做回文串问题中时比较烦的地方.这个算法还有一个很好的地方就是充分利用了字符匹配

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

应用场景 DNA分析: 将DNA的一级序列如β-球蛋白基因的第一个外显子(Exon)转化为分子“结构图”,然后由所得“结构图”提取图的不变量,如分子连接性指数．以图的不变量作为自变量,再由相似度计算公式或距离公式进行相似度计算,其相似度的大小显示不同物种间亲缘关系的远近程度,运用这种方法对人.猴及鼠等8个物种的β-球蛋白基因的第一个外显子的相似度进行计算,所得结果与生物学中的进化树符合得较好. 拼字检查:将每个词与词典中的词条比较,英文单词往往需要做词干提取等规范化处理,如果一个词在词典中不存在

BM25算法的全称是 Okapi BM25,是一种二元独立模型的扩展,也可以用来做搜索的相关度排序. Sphinx的默认相关性算法就是用的BM25.Lucene4.0之后也可以选择使用BM25算法(默认是TF-IDF).如果你使用的solr,只需要修改schema.xml,加入下面这行就可以 <similarity class="solr.BM25Similarity"/> BM25也是基于词频的算分公式,分词对它的算分结果也很重要 IDF公式 f(qi,D):就是词频 |

题目链接:https://vjudge.net/problem/51Nod-1089 1089 最长回文子串 V2(Manacher算法) 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题   回文串是指aba.abba.cccbccc.aaaa这种左右对称的字符串. 输入一个字符串Str,输出Str里最长回文子串的长度.   Input 输入Str(Str的长度 <= 100000) Output 输出最长回文子串的长度L. Input示例 daabaac Outp

Manacher算法较传统算法的优化之处在于它对每个回文中心寻找回文半径的时候并不是都从半径为1开始找的,而是利用前面已经完成的任务,寻找一个初始的开始搜索的半径大小,复杂度是线性的. 参考博客:https://www.cnblogs.com/z360/p/6375514.html 下面附上hdoj的3068模板: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned int ui; typedef long long ll

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

题目链接: https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1089 题意:中文题诶~ 思路: 我前面做的那道回文子串的题目是枚举中间字符O(n^2)时间过的,不过这题字符串长度限制为1e5,O(n^2)肯定会超时啦; 有个叫 manacher 的算法是时间复杂度为 O(n), 本题就是 manacher 模板题啦; 我们先看一下 manacher 算法这个东东; 首先回文串匹配奇数长度和偶数长度操作是不一样的, 我们

主要学习自:http://articles.leetcode.com/2011/11/longest-palindromic-substring-part-ii.html 问题描述:回文字符串就是左右对称的字符串,如:"abba",而最长回文子串则是字符串长度最长的回文子字符串,如"abbaca"的最长回文子串为"abba". 常规解法:显而易见采用嵌套循环的方式可以“暴力”结算出答案,其时间复杂度为O(n^2),而Manacher算法是一种更加

在百度的面试,简直就是花样求虐. 首先在面试官看简历的期间,除了一个自己定义字符串相似度,并且写出求相似度的算法. ...这个确实没听说过,php的similar_text函数也是闻所未闻的.之前看seo的时候,到简单了解了一下页面的相似度,百度算法中很常见的需要判断页面是否是重复的,重复的肯定就不收录了,做seo很重的一个工作就是写原创文章,以保持网站的更新,吸引百度的收录,以增加流量. 页面的相似度,是纯数学的,因为百度的主要是收录中文,所以中文需要先拆词,然后计算词语的在文章中出现的频度.