Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索
无论是ICF基于物品的协同过滤、UCF基于用户的协同过滤、基于内容的推荐，最基本的环节都是计算相似度。如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大，都会导致无法直接计算。设想一下100w*100w的二维矩阵，计算相似度怎么算？ 更多内容参考 ...
原文：NLP（三十二）：大规模向量相似度检索方案
一 引入 有很多指标可以用来衡量向量的相似度，比如余弦距离 汉明距离 欧氏距离等。 在图像 视频 文本 音频领域，做向量的相似性搜索，有很多应用点，比如：图像识别，语音识别 垃圾邮件过滤。 这种基于相似度检索的方案，不同于机器学习模型的方案。比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。 但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就 ...
2021-08-04 13:20 0 173 推荐指数：
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