ES BM25 TF-IDF相似度算法设置——
Pluggable Similarity Algorithms Before we move on from relevance and scoring, we will finish ...
原文：ES 相似度算法设置（续）
Tuning BM One of the nice features of BM is that, unlike TF IDF, it has two parameters that allow it to be tuned: k This parameter controls how quickly an increase in term frequency results in term f ...
2017-02-27 11:14 0 3397 推荐指数：
相关推荐
图像的相似度Hash算法
Hash算法有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 针对以上三种的Hash算法详解见博客园文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文实现针对平均哈希算法 ...
java 图片相似度算法
利用直方图原理实现图像内容相似度比较 ，作为笔记记录在随笔中。 public class PhotoDigest { public static void main(String[] args) throws Exception ...
文本相似度算法
文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document ...
关于相似度计算的算法总结
相似度计算 1 相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度 ...
推荐算法-余弦相似度
一、余弦相似度： 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 二维向量的余弦相似度： 多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)： 收集用户行为 减噪与归一化 ...
句子相似度--余弦相似度算法的实现
1、余弦相似度 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，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 上图两个向量a,b的夹角 ...
使用余弦相似度算法计算文本相似度
在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来，其实很简单，都是高中学过的知识，只是很多年没用了，都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。 余弦函数 ...