在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来，其实很简单，都是高中学过的知识，只是很多年没用了，都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。 余弦函数 ...

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度 ...

　　给定N个集合，从中找到相似的集合对，如何实现呢？直观的方法是比较任意两个集合。那么可以十分精确的找到每一对相似的集合，但是时间复杂度是O(n2)。此外，假如，N个集合中只有少数几对集合相似，绝大多数集合都不相似，该方法在两两比较过程中“浪费了计算时间”。所以，如果能找到一种算法，将大体上相似 ...

背景不写了，只谈技术，做的是文本相似性统计，因需要从文本描述性信息中分析同类信息，以便后续重点关注， ...

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词，关键词提取 利用gensim下面的corpora，models，similarities 进行语料库建立，模型tfidf算法，稀疏矩阵相似度分析 ...

　　最近在工作中要处理好多文本文档，要求找出和每个文档的相识的文档。通过查找资料总结如下几个计算方法： 　　1、余弦相似性 　　　　我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 　　　　为了简单起见，我们先从句子着手。 　　　　 　　　　请问怎样才能计算上面两句话的相似程度 ...

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，说明个体间相似度越小，相似度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度如何，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 ...

文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document ...