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 ...

词嵌入在NLP领域已经很流行了，它可以让我们很简单地计算两个单词的相似度，或者去找到一个目标词最相似的词，然而，我们对两个长的句子或短文本相似度更感兴趣。在这篇博客中，我们比较最流行的方法计算句子相似度，研究他们的表现.代码链接 很多NLP应用需要计算短文本在语义层面的相似度。比如搜索引擎，需要 ...

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. ...

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 ...

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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） 　　　　 ...