什么是TD-IDF？ 計算特征向量（或者說計算詞條的權重） 構造文檔模型 我們這里使用空間向量模型來數據化文檔內容：向量空間模型中將文檔表達為一個矢量。 We use the spatial ...

　　其實這個題目已經有很多人寫過了，數學之美里就有，最近阮一峰的博客里也寫了，本文基本上遵循的就是他的思路，只是讓其看起來再小白一點點。其實說白了就是用自己的話，再把同樣一件事描述一下，順便擴擴 ...

比較兩個文件中的文本的相似度(純文本文件)；5種文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比對。計算相似度；1.讀取文件 1).讀word文件 2）.讀取PDF 3）.讀txt文件 4.讀取PPT ...

如何設計一個比較兩篇文章相似性的算法？假如我們想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又該如何去做？任何idea都可以分享 如果是話題是否相似，一般是關鍵詞匹配的方法 想了一種基於統計模型的算法，不知道實際效果如何：首先收集足夠多的樣本，分詞，統計 ...

/blog/2013/03/cosine_similarity.html 　　當然雖然題目是比較兩篇文章 ...

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 ...

在做文章系統的時候，很多時候需要為這篇文章推薦最相近的文章。 解決思路是：給文章設定關鍵詞然后模糊查詢進行匹配。找到包含這個關鍵詞的標題，然后給顯示出來，作為最接近的文章。 但是有問題：這樣的文章，排列順序並不是我們想要的。 例如：兩篇文章：第一篇：“用靈芝泡茶的功效”，第二篇：“泡茶的功效 ...

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 ...