相似度计算方法
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 ...
原文：相似度计算方法学习总结
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。 .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 ，所计算的值也就越接近 。 但是余弦相似度只对方向敏感，对距离并不敏感。 .欧式距离 欧几里得距离 就是计算空间上两点间的距离。下图很好体现了欧氏距离和余弦相似度的差异。 所以可以看出欧氏距离 适用于 那些 ...
2018-03-21 20:50 0 1243 推荐指数：
相关推荐
句子相似度计算方法
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 ...
SimRank:基于图结构的相似度计算方法
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 ...
数据点间的相似度－距离计算方法
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为两个输入向量 ...
Mahout中相似度计算方法介绍
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 ...
计算文本相似度方法总结（一）
方法1：无监督，不使用额外的标注数据 average word vectors：简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法， 缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系 ...
计算文本相似度方法总结（二）
（1）句法分析 （2）混合方式 参考文献： 【1】文本相似度计算方法研究综述 Revi ...
相似对角化定义以及计算方法
...