一、推荐系统简介 推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容； 从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户 ...

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of simil ...

Jaccard index From Wikipedia, the free encyclopedia The Jaccard index, also known as the Jaccard similarity ...

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 ...

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 ...

最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。 常规思路通常分为以下四步： 1、实现SimHash算法。 2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。 3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。 4、需要查询一篇文章的相似 ...

余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1，而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的度量。 如何计算 余弦定理 余弦定理是三角形中三边长度与一个角的余弦值（cos ...

概述： 余弦相似度 是对两个向量相似度的描述，表现为两个向量的夹角的余弦值。当方向相同时（调度为0），余弦值为1，标识强相关；当相互垂直时（在线性代数里，两个维度垂直意味着他们相互独立），余弦值为0，标识他们无关。 Cosine similarity is a measure ...