什么是TD-IDF？ 计算特征向量（或者说计算词条的权重） 构造文档模型 我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 We use the spatial ...

　　其实这个题目已经有很多人写过了，数学之美里就有，最近阮一峰的博客里也写了，本文基本上遵循的就是他的思路，只是让其看起来再小白一点点。其实说白了就是用自己的话，再把同样一件事描述一下，顺便扩扩 ...

比较两个文件中的文本的相似度(纯文本文件)；5种文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比对。计算相似度；1.读取文件 1).读word文件 2）.读取PDF 3）.读txt文件 4.读取PPT ...

如何设计一个比较两篇文章相似性的算法？假如我们想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又该如何去做？任何idea都可以分享 如果是话题是否相似，一般是关键词匹配的方法 想了一种基于统计模型的算法，不知道实际效果如何：首先收集足够多的样本，分词，统计 ...

/blog/2013/03/cosine_similarity.html 　　当然虽然题目是比较两篇文章 ...

背景知识: （1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two ...

在做文章系统的时候，很多时候需要为这篇文章推荐最相近的文章。 解决思路是：给文章设定关键词然后模糊查询进行匹配。找到包含这个关键词的标题，然后给显示出来，作为最接近的文章。 但是有问题：这样的文章，排列顺序并不是我们想要的。 例如：两篇文章：第一篇：“用灵芝泡茶的功效”，第二篇：“泡茶的功效 ...

最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。 常规思路通常分为以下四步： 1、实现SimHash算法。 2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。 3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。 4、需要查询一篇文章的相似 ...