1. KD-Tree
使用k维度数据构造的一颗二叉树,主要用途:寻找距离K维空间中一个点最近的点。KD-Tree思想主要是K维空间中模仿二叉排序树,方便进行二分查找。这里有篇写的很6的博客供参考,感谢原作者的奉献。
原文地址(有可能打不开):http://www.icvpr.com/kd-tree-tutorial-and-code/
转载的文章:http://my.oschina.net/keyven/blog/221792
2.余弦相似度
余弦相似度,利用两个向量的夹角余弦值来定义相似度,此处应有余弦公式(略)。主要用于计算字符串相似度。
之前见到余弦相似来计算相似度的,但是不知道为啥这样就能算出来,看了这篇文章感觉这样算确实很好,感谢原作者的实例。
原文地址:http://my.oschina.net/BreathL/blog/42477
3.Levenshtein 距离(编辑距离)
这个算法也是用于计算字符串相似度。推荐两篇文章,一目了然。
图画版原文1:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856
公式版原文2:http://blog.csdn.net/xanxus46/article/details/38678335
4. BloomFilter——大规模数据处理利器
通俗易懂的介绍:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html
(未完待续)