一、推薦系統簡介 推薦系統主要基於對用戶歷史的行為數據分析處理，尋找得到用戶可能感興趣的內容，從而實現主動向用戶推薦其可能感興趣的內容； 從物品的長尾理論來看，推薦系統通過發掘用戶的行為，找到用戶 ...

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of simil ...

Jaccard index From Wikipedia, the free encyclopedia The Jaccard index, also known as the Jaccard similarity ...

在《機器學習---文本特征提取之詞袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我們通過計算文本特征向量之間的歐氏距離，了解到各個文本之間的相似程度。當然，還有其他很多相似度度量方式，比如說余弦相似度 ...

目錄 更改elasticsearch的score評分 插件源碼解讀 腳步一 腳本二(fast-vector-distance) 部署 測試 創建索引 查詢 版本說明 項目詳細見github 參考文獻 ...

最近工作中要求實現相似文本查詢的功能，我於是決定用SimHash實現。 常規思路通常分為以下四步： 1、實現SimHash算法。 2、保存文章時，同時保存SimHash為倒排索引。 3、入庫時或使用定時任務，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存為結果表。 4、需要查詢一篇文章的相似 ...

余弦相似度，又稱為余弦相似性，是通過測量兩個向量的夾角的余弦值來度量它們之間的相似性。 兩個方向完全相同的向量的余弦相似度為1，而兩個彼此相對的向量的相似度為-1。 注意，它們的大小並不重要，因為這是方向的度量。 如何計算 余弦定理 余弦定理是三角形中三邊長度與一個角的余弦值（cos ...

概述： 余弦相似度 是對兩個向量相似度的描述，表現為兩個向量的夾角的余弦值。當方向相同時（調度為0），余弦值為1，標識強相關；當相互垂直時（在線性代數里，兩個維度垂直意味着他們相互獨立），余弦值為0，標識他們無關。 Cosine similarity is a measure ...