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 ...

編寫此腳本的目的： 　　本人從事軟件測試工作，近兩年發現項目成員總會提出一些內容相似的問題，導致開發抱怨。一開始想搜索一下是否有此類工具能支持查重的工作，但並沒找到，因此寫了這個工具。通過從紙上談兵 ...

比較兩個字符串的相似度，核心算法是用一個2維數組記錄每個字符串是否相同，如果相同記為0，不相同記為1，每行，每列的相同個數累加，則數組最后一個數為不相同個數的總數。從而判斷這兩個字符串的相似度，在判斷 ...

Apache Mahout之協同過濾原理與實踐 讀書時期，選課是令人懷念的，因為自由，學生可以挑選自己喜愛的課程和老師！然而，過程並不是很美好，“系統繁忙，稍后重試！”屢有發生，於是 ...

集合相似度計算是一個常見的問題。例如，已知看過羋月傳的人都有哪些，還知道看過琅琊榜的人都有哪些，那么想知道同時看過兩者的人群占至少看過一部的人群的占比，就是求這兩個集合的相似度： 集合A = 看過羋 ...

【園里很多前輩寫過關於Levenshtein Distance算法的文章，對算法原理有很深入的剖析講解。我這里班門弄斧，盡我所能，將這個算法以更加通俗易懂的語言來闡述，有何紕漏，請指出和見諒】 L ...

明氏距離(Minkowski Distance) \[d(x,y)=(\sum_{k=1}^n|x_k-y_k|^s)^{1\over s} \] s越大,某一維上的較大差異對最終差值的影 ...

編輯距離 編輯距離（Edit Distance），又稱Levenshtein距離，是指兩個字串之間，由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數。許可的編輯操作包括將一個字符替換成另一個字符，插入一個字符 ...

上周，正在忙，突然有個同學找我幫忙，說有個需求：圖片相似度比較。 網上搜了一下，感覺不是很難，就寫了下，這里分享給需要的小伙伴。 首先，本次采用的是OpenCV，圖片哈希值： 先說一下基本思路： ...

閔氏距離(Minkowski Distance) 當r=1時，曼哈頓距離(Manhatten) 當r=2時，歐氏距離(Euclidean) r=無窮大，上確界距離(Supermum ...