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 ...

编写此脚本的目的： 　　本人从事软件测试工作，近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题，导致开发抱怨。一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作，但并没找到，因此写了这个工具。通过从纸上谈兵 ...

比较两个字符串的相似度，核心算法是用一个2维数组记录每个字符串是否相同，如果相同记为0，不相同记为1，每行，每列的相同个数累加，则数组最后一个数为不相同个数的总数。从而判断这两个字符串的相似度，在判断 ...

Apache Mahout之协同过滤原理与实践 读书时期，选课是令人怀念的，因为自由，学生可以挑选自己喜爱的课程和老师！然而，过程并不是很美好，“系统繁忙，稍后重试！”屡有发生，于是 ...

集合相似度计算是一个常见的问题。例如，已知看过芈月传的人都有哪些，还知道看过琅琊榜的人都有哪些，那么想知道同时看过两者的人群占至少看过一部的人群的占比，就是求这两个集合的相似度： 集合A = 看过芈 ...

【园里很多前辈写过关于Levenshtein Distance算法的文章，对算法原理有很深入的剖析讲解。我这里班门弄斧，尽我所能，将这个算法以更加通俗易懂的语言来阐述，有何纰漏，请指出和见谅】 L ...

明氏距离(Minkowski Distance) \[d(x,y)=(\sum_{k=1}^n|x_k-y_k|^s)^{1\over s} \] s越大,某一维上的较大差异对最终差值的影 ...

编辑距离 编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符 ...

上周，正在忙，突然有个同学找我帮忙，说有个需求：图片相似度比较。 网上搜了一下，感觉不是很难，就写了下，这里分享给需要的小伙伴。 首先，本次采用的是OpenCV，图片哈希值： 先说一下基本思路： ...

闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum ...