在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入 ...

相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。 问题定义：有两个对象X,Y,都包含N维特征，X=(x1,x2,x3,...,xn),Y=(y1,y2,y3,...,yn),计算X和Y的相似性。 闵可夫斯基距离 ...

摘要： 　　1.常见的距离算法 　　　　1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）以及欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance） 　　　　1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance） 　　　　1.3曼哈顿距离 ...

W~J~T~E 一、基本方法 　在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，那么求句子相似度方法有哪些呢？ 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 ...

在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在mahout提供了大量用于计算相似度的组件，这些组件分别实现了不同的相似度计算方法。下图用于实现 ...

两个人，把a、b、c当成三件商品，有向边代表人购买的商品。simrank的基本思想是：如果两个实体相似，那 ...

无论什么推荐算法，计算相似度都是避不开的，下面就总结一下已经了解的相似度计算方法。 1.余弦相似度 这个算是最常用的了，典型例子是计算文本相似度。通过计算两个向量间的夹角，越是相似夹角度数越接近0，所计算的值也就越接近1。 但是余弦相似度只对方向敏感，对距离并不敏感。 2. ...

使用Levenshtein计算相似度距离，装下模块，调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重，而且不一定准确度高，一般做idf还得做词性归一化，把动词形容词什么全部转成名词，很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein ...