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 ...
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 x ,x ,x ,...,xn ,Y y ,y ,y ,...,yn ,计算X和Y的相似性。 闵可夫斯基距离 Minkowski Distance 曼哈顿距离 Manhattan Distance p 时,闵可夫斯基距离就是曼哈顿距 ...
2019-04-03 14:16 0 16605 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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. ...
...
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) ...
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 ...