本篇博文是數據挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理論部分,下一篇是代碼實戰。 我們在比較事物時,往往會用到“不同”,“一樣”,“相似”等詞語,這些詞語背后都涉及到一個動作——雙方的比較。只有通過比較才能得出結論,究竟是相同還是不同。但是萬物真的有這么極端的區分 ...
在Spark . 之后,Spark自帶實現TF IDF接口,只要直接調用就可以,但實際上,Spark自帶的詞典大小設置較於古板,如果設置小了,則導致無法計算,如果設置大了,Driver端回收數據的時候,容易發生OOM,所以更多時候都是自己根據實際情況手動實現TF IDF。不過,在本篇文章中,兩種方式都會介紹。 數據准備: 一 Spark自帶TF IDF Spark自帶TF實現 首先需要實例化Ha ...
2019-09-05 16:10 0 1000 推薦指數:
本篇博文是數據挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理論部分,下一篇是代碼實戰。 我們在比較事物時,往往會用到“不同”,“一樣”,“相似”等詞語,這些詞語背后都涉及到一個動作——雙方的比較。只有通過比較才能得出結論,究竟是相同還是不同。但是萬物真的有這么極端的區分 ...
前陣子做了一些IT opreation analysis的research,從產線上取了一些J2EE server運行狀態的數據(CPU,Menory...),打算通過訓練JVM的數據來建立分類模 ...
1,$TF-IDF$算法 $TF$是指歸一化后的詞頻,$IDF$是指逆文檔頻率。給定一個文檔集合$D$,有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文檔集合總共包含$m$個詞(注:一般在計算$TF-IDF$時會去除如“的”這一類的停用詞),有$w_1, w_2 ...
1.信息檢索中的重要發明TF-IDF TF-IDF是一種統計方法,TF-IDF的主要思想是,如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高,並且在其他文章中很少出現,則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力,適合用來分類。TF詞頻(Term Frequency)指的是某一個給定的詞語在該文 ...
背景知識: (1)tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想:如果某個詞比較少見,但是它在這篇文章中多次出現,那么它很可能就反映了這篇文章的特性,正是我們所需要的關鍵詞。 tf–idf is the product of two ...
1.文本處理的一般流程 上圖中: 清洗包括無用的標簽(例如從網上爬取的文本中可能包含html標簽)、特殊的符號(!感嘆號、省略號等)、停用詞、大寫轉小寫 標准化包括stemming、lemmazatic(就是對英文詞匯中的名詞、動詞轉換化標准形態) 本篇博客主要包括:分詞(word ...
使用 TF-IDF 加權的空間向量模型實現句子相似度計算 字符匹配層次計算句子相似度 計算兩個句子相似度的算法有很多種,但是對於從未了解過這方面算法的人來說,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相關的算法,來檢查兩個句子所對應的字符串的字符相似程度。比如單純的進行子串匹配,搜索 A 串中能與 ...
這是文本離散表示的第二篇實戰文章,要做的是運用TF-IDF算法結合n-gram,求幾篇文檔的TF-IDF矩陣,然后提取出各篇文檔的關鍵詞,並計算各篇文檔之間的余弦距離,分析其相似度。 TF-IDF與n-gram的結合可看我的這篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM ...