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 ...

詞嵌入在NLP領域已經很流行了，它可以讓我們很簡單地計算兩個單詞的相似度，或者去找到一個目標詞最相似的詞，然而，我們對兩個長的句子或短文本相似度更感興趣。在這篇博客中，我們比較最流行的方法計算句子相似度，研究他們的表現.代碼鏈接 很多NLP應用需要計算短文本在語義層面的相似度。比如搜索引擎，需要 ...

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 ...

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為兩個輸入向量 ...

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. ...

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 ...

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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） 　　　　 ...