這次介紹Item(User)相似度的計算方法，其廣泛運用於基於鄰域的協同過濾算法的推薦系統。簡而言之，基於鄰域，就是基於相鄰的元素進行推薦，而相鄰元素的得到過程就是相似度的計算過程。 對於空間上的點來說：傳統機器學習模型中KNN的距離度量方法（如歐式距離等），距離越近的點我們把他們歸為一類 ...

相似度計算 1 相似度的計算簡介 關於相似度的計算，現有的幾種基本方法都是基於向量（Vector）的，其實也就是計算兩個向量的距離，距離越近相似度越大。在推薦的場景中，在用戶-物品偏好的二維矩陣中，我們可以將一個用戶對所有物品的偏好作為一個向量來計算用戶之間的相似度 ...

法 （1）句法分析 （2）混合方式 參考文獻： 【1】文本相似度計算方法研究綜述 Revi ...

方法1：無監督，不使用額外的標注數據 average word vectors：簡單的對句子中的所有詞向量取平均，是一種簡單有效的方法， 缺點：沒有考慮到單詞的順序，只對15個字以內的短句子比較有效，丟掉了詞與詞間的相關意思，無法更精細的表達句子與句子之間的關系 ...

分，侵刪） 一、背景 二、基本概念 三、語義相似度計算方法 四、參考文獻 一、 ...

比較的doc很多時，效率是非常低的。bert中的句子對任務其實就是一種交互式語義相似度計算模型，句子對 ...

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余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間的夾角越小，那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...