在分類聚類算法,推薦系統中,常要用到兩個輸入變量(通常是特征向量的形式)距離的計算,即相似性度量.不同相似性度量對於算法的結果,有些時候,差異很大.因此,有必要根據輸入數據的特征,選擇一種合適的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T為兩個輸入 ...

相似度就是比較兩個事物的相似性。一般通過計算事物的特征之間的距離，如果距離小，那么相似度大；如果距離大，那么相似度小。 問題定義：有兩個對象X,Y,都包含N維特征，X=(x1,x2,x3,...,xn),Y=(y1,y2,y3,...,yn),計算X和Y的相似性。 閔可夫斯基距離 ...

摘要： 　　1.常見的距離算法 　　　　1.1歐幾里得距離（Euclidean Distance）以及歐式距離的標准化（Standardized Euclidean distance） 　　　　1.2馬哈拉諾比斯距離（Mahalanobis Distance） 　　　　1.3曼哈頓距離 ...

W~J~T~E 一、基本方法 　在做自然語言處理的過程中，我們經常會遇到需要找出相似語句的場景，或者找出句子的近似表達，那么求句子相似度方法有哪些呢？ 編輯距離計算 傑卡德系數計算 TF 計算 TFIDF 計算 Word2Vec 計算 ...

在現實中廣泛使用的推薦系統一般都是基於協同過濾算法的，這類算法通常都需要計算用戶與用戶或者項目與項目之間的相似度，對於數據量以及數據類型不同的數據源，需要不同的相似度計算方法來提高推薦性能，在mahout提供了大量用於計算相似度的組件，這些組件分別實現了不同的相似度計算方法。下圖用於實現 ...

兩個人，把a、b、c當成三件商品，有向邊代表人購買的商品。simrank的基本思想是：如果兩個實體相似，那 ...

無論什么推薦算法，計算相似度都是避不開的，下面就總結一下已經了解的相似度計算方法。 1.余弦相似度 這個算是最常用的了，典型例子是計算文本相似度。通過計算兩個向量間的夾角，越是相似夾角度數越接近0，所計算的值也就越接近1。 但是余弦相似度只對方向敏感，對距離並不敏感。 2. ...

使用Levenshtein計算相似度距離，裝下模塊，調用下函數就好。 拿idf還得自己去算權重，而且不一定准確度高，一般做idf還得做詞性歸一化，把動詞形容詞什么全部轉成名詞，很麻煩。 Levenshtein.distance(str1,str2) 計算編輯距離（也稱Levenshtein ...