这次介绍Item(User)相似度的计算方法，其广泛运用于基于邻域的协同过滤算法的推荐系统。简而言之，基于邻域，就是基于相邻的元素进行推荐，而相邻元素的得到过程就是相似度的计算过程。 对于空间上的点来说：传统机器学习模型中KNN的距离度量方法（如欧式距离等），距离越近的点我们把他们归为一类 ...

相似度计算 1 相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度 ...

法 （1）句法分析 （2）混合方式 参考文献： 【1】文本相似度计算方法研究综述 Revi ...

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 ...

分，侵删） 一、背景 二、基本概念 三、语义相似度计算方法 四、参考文献 一、 ...

比较的doc很多时，效率是非常低的。bert中的句子对任务其实就是一种交互式语义相似度计算模型，句子对 ...

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余弦相似度计算 余弦相似度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。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...