Spark MLlib 之 大規模數據集的相似度計算原理探索
無論是ICF基於物品的協同過濾、UCF基於用戶的協同過濾、基於內容的推薦，最基本的環節都是計算相似度。如果樣本特征維度很高或者<user, item, score>的維度很大，都會導致無法直接計算。設想一下100w*100w的二維矩陣，計算相似度怎么算？ 更多內容參考 ...
原文：NLP（三十二）：大規模向量相似度檢索方案
一 引入 有很多指標可以用來衡量向量的相似度，比如余弦距離 漢明距離 歐氏距離等。 在圖像 視頻 文本 音頻領域，做向量的相似性搜索，有很多應用點，比如：圖像識別，語音識別 垃圾郵件過濾。 這種基於相似度檢索的方案，不同於機器學習模型的方案。比如用有監督學習模型來做人臉識別，模型的可解釋性較低，而基於相似度搜索來做人臉識別，可解釋性就更高。 但是，當數據量很大，比如幾千萬張圖片，要做相似度搜索，就 ...
2021-08-04 13:20 0 173 推薦指數：
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