原文:相关系数之余弦相似度

向量余弦相似度 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 ,就表明夹角越接近 度,也就是两个向量越相似,夹角等于 ,即两个向量相等,这就叫 余弦相似性 。 上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性,极端情况下,a和b向量完全重合。如下图: 如上图二:可以认为a和b向量是相等的,也即a,b向量代表的文本是 ...

2018-08-29 14:03 0 3455 推荐指数:

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Spark/Scala实现推荐系统中的相似算法(欧几里得距离、皮尔逊相关系数余弦相似:附实现代码)

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 ...

Fri Dec 11 16:57:00 CST 2020 0 900
文本相似的衡量之余弦相似

余弦计算相似度度量 相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似越小,相似的值越大说明个体差异越大。 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似如何,一个好的做法就是将这些文本中词语,映射到向量空间,形成文本中文字和向量 ...

Fri Mar 29 03:49:00 CST 2019 0 693
三大相关系数

0(分母不能为0),也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化,用皮尔森相关系数是没 ...

Mon Jan 06 08:25:00 CST 2020 0 1410
 
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