余弦相似度

php协同过滤推荐算法【附部分源码】

算法核心的公式如下：1.余弦相似度（求邻居）：2.预测公式（预测a可能会喜欢哪种物品）：这里是参考帖子的公式，说实话看这个公式看的有点懵另外一个比较好解释的帖子请看这里的公式和分析过程：https://
Demon_666·2020-08-24 01:31

UserCF和ItemCF终极对比

UserCF推荐和当前用户相似度高的N个用户产生过行为的物品给当前用户；这些物品是当前用户没有行为过而其他N个用户行为过的物品的前M个；余弦相似度改进：在分子中除了考虑两个用户共同行为的物品，还考虑到这个物品被多少个用
Orange先生·2020-08-24 01:09

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)

物品相似度计算余弦相似度公式： 其中，分别表示对物品，喜欢的用户数，为同时喜欢和的人数。
nathan_deep·2020-08-24 00:30

基于物品 的协同过滤推荐算法(ItemCF)

算法思路：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品实例如下：算法步骤：（1）余弦相似度计算计算逻辑,以物品1和物品2为例;计算得：对比评分矩阵，对于已经推荐过的物品要去除推荐去除推荐就是置为0，并且选出评分最高的物品就是用户最应该推荐的一个物品了总结
xj6591073·2020-08-23 23:03

skip-thought vector 实现Sentence2vector

3）TF-ITF+余弦相似度
weixin_30670965·2020-08-23 07:21

史上最全的中文词汇数据集

1、介绍该语语料库给超过800万个中文单词和短语提供了200维矢量，有了这些词向量我们可以轻松的用于计算余弦相似度，海明距离，词向量距离等，可以广泛应用与具体的NLP处理、人工智能方向的应用。
中国小宝·2020-08-22 14:12

推荐系统-基于邻域的算法

那么Jaccard相似度为：wuv=|N(u)∩N(v)||N(u)∪N(v)|余弦相似度计算：wuv=|N(u)∩N(v)||N(u)||N(v)|−
zhengjihao·2020-08-22 05:29

相似性度量（距离及相似系数）

本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.余弦相似度8.汉明距离9.杰卡德距离&杰卡德相似系数10.皮尔逊相关系数11.相关系数&相关距离12
vast_w·2020-08-22 03:24

对话系统评价指标Greedy Match代码实现

GreedyMatching贪婪匹配方法是基于词级别的一种矩阵匹配方法，在给出的两个句子r和r^，每一个词w∈r都会经过词向量转换后变为词向量ew，同时与r^中的每一个词序列w^∈r^的词向量ew^最大程度进行余弦相似度匹配
爱吃饼干和酸奶的螺丝·2020-08-22 02:05

图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度！

提到检测“某某”的相似度相信很多人第一想法就是将需要比较的东西构建成两个向量，然后利用余弦相似度来比较两个
pythoncxy·2020-08-22 00:38

关于模型评估和优化的问题记录

6余弦相似度/距离的使用场景7什么是距离？余弦距离是严格的距离吗？
yougwypf1991·2020-08-21 18:51

余弦相似度的计算方法及在文本相似度方面的应用

源自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a6b27a30102vbr0.html余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数
yuhushangwei·2020-08-21 11:10

基于Pandas实现皮尔逊相关与余弦相似度在工业大数据分析中的应用实践

大数据时代，工业、工程专业理论贯穿于大数据分析的方方面面。很多原有的认知将被颠覆，很多原有的制度将面临挑战。所以大数据的出现改变了很多人的思维方式，更多的人拥抱大数据。1.相关关系相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。事物或现象的相关种类可以从方向、形态及变
肖永威·2020-08-20 20:27

读《推荐系统算法实战 黄美灵》 第五章笔记

基于内容相似度的召回-word2vec：就是通过对物品内容的理解，比如物品的基础属性，物品的特征，得到物品的向量表达，然后通过余弦相似度计算得到相似物品的列表。
metooman·2020-08-20 17:15

SSIM理解

余弦相似度：由于向量内积没有界限，一种解决办法是除以长度之后再求内积CosSim(x,y)=∑ixiyi∑ixi2∑iyi2=<x,y>∣∣x∣∣
qq_34535410·2020-08-20 11:35

推荐算法

余弦相似度公式：UserC
wolvesqun·2020-08-19 05:06

pytorch计算余弦相似度

在pytorch中，可以使用torch.cosine_similarity函数对两个向量或者张量计算余弦相似度。
烟雨风渡·2020-08-19 04:46

Pytorch相似度计算

1余弦相似度余弦相似度是一种我们较为常用的计算向量相似度的方法。
永远的小白虾·2020-08-19 03:47

用户推荐算法 pearson（皮尔逊）相似度

距离度量公式有：欧几里得距离，明可夫斯基距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等；相似度的度量公式有：余弦相似度，皮尔森相关系数，Jaccard相似系数。
hyukohc·2020-08-18 21:45

Jaccard

与余弦相似度一样，jaccard系数也适用于衡量两个集合之间的区分度。
nnnnlper·2020-08-18 21:19

基于物品的协同过滤推荐

资源：用户物品评分矩阵（填空，即对用户没有过评分的物品进行预测打分）算法目标：寻找与当前用户喜欢的物品相似的K个物品，将其推荐给当前用户物品相似度评测：改进的余弦相似度U={u1,u2,...,un}表示用户集
wjmishuai·2020-08-17 17:32

基于用户的协同过滤推荐

用户相似度评测：常采用改进的余弦相似度进行测量，计算公式：P={p1,p2,...，pm}表示物品集，U={u1,u2,...,un}表示用户
wjmishuai·2020-08-17 17:01

NLP——计算文本相似度的常用算法

文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1余弦相似度定义2.2计算相似度步骤2.3举例2.4改进方式2.5代码三、TF-IDF计算3.1TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1词频TF的计算方法3.1.2
你要啥自行车·2020-08-17 16:43

推荐系统基础算法--余弦相似度算法详解及应用

一、简述这几天在看《推荐系统实战》这本书。其中，基于领域的算法是推荐系统中最基本的算法，什么是基于领域的算法呢？简单来说就是基于用户(或物品)的协同过滤算法，所谓的协同的意思就是需要用户(或物品)共同参与。从而通过用户的行为，推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品或他自己之前喜欢的物品的相似的物品。这里有一个查找物品或用户兴趣的相似性，就是我们今天讨论的主题相似性的度量。二、协同过滤算法我们有时会遇
至臻于勤-大道至简·2020-08-17 10:31

聚类了解

相似性度量：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离、马氏距离、余弦相似度、汉明距离、杰卡德距离&杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数、相关系数&相关距离、信息熵层次聚类：由下而上的合并
qq_26391203·2020-08-17 08:04

insightface 人脸识别 训练自己的数据集之模型验证

facedate_preparation.py，生成.lst文件（包括图片的resize，112X112）3、使用face2rec2.py生成.rec文件模型验证底库图片==》模型==》特征向量测试图片==》模型==》特征向量比对：余弦相似度距离越小
MrWei108·2020-08-16 20:11

机器学习的一些通俗易懂的tutorial

Likelihood,PosteriorMLAPP第3.2节，讲的很好，用了一个叫numbergame的小游戏做例子，通俗易懂距离和相似度度量距离和相似度度量»webdataanalysis.net欧氏距离和余弦相似度的区别是什么
tianwaifeimao·2020-08-16 01:44

有监督学习 —— KNN算法

KNN应用1、KNN简介1.1KNN算法优缺点2、KNN算法的思想3、最佳K值的选择4、相似度的度量方法4.1距离定义4.2欧式距离4.3曼哈顿距离4.4余弦相似度4.5杰卡德相似系数5、K-近邻的分类决策规则
努力努力努力努力·2020-08-13 17:30

机器学习笔记18-相似度/距离计算方法总结

3.余弦相似度及扩展相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似
Tobesix·2020-08-13 14:55

机器学习之聚类和朴素贝叶斯。

余弦距离，余弦相似度余弦值的范围在[-1,1]之间，值越接近于1，代表两个向量的方向越接近越趋近于-1，他们的方向越相反；接近于0，表示两个向量几乎于正交最常见
pyh_yz·2020-08-13 10:37

基于余弦（欧式距离）的聚类

参考这篇文章考虑质心问题：https://blog.csdn.net/xiaokang123456kao/article/details/74840843欧式距离和余弦相似度的关系欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异
yahuuu·2020-08-12 18:34

自然语言处理——向量语义及嵌入（余弦相似度、TF-IDF、Word2Vec）

向量语义及嵌入向量语义  在类似的环境中不同事物产生出相似的特征，这一现象称为分布假设。而在语言中，处于相同语境中的不同词语也会出现类似的意义，向量语义正是分布假设的实例化，即将文本的符号表示转换为语义空间中的向量表示。根据词语所处语境，通过无监督方式学习到该词语的语义表示。词语义  词语义主要包括以下几个方面：  词的相似性：同义词并不多，不过多数词都有多个相似词。同义到相似的转换，实际上是词义
ZNWhahaha·2020-08-11 21:37

[探索]Google Bert 安装及余弦相似度测试

1.环境及文件准备环境要求：python版本>=3.5,tensorflow版本>=1.10相关包的安装：pipinstallbert-serving-serverpipinstallbert-serving-client预先训练好的中文模型：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.
杨传印·2020-08-11 03:36

字符串相似度

www.cnblogs.com/tianchi/archive/2013/02/25/2886964.html自己实现文本相似度算法（余弦定理）http://my.oschina.net/BreathL/blog/42477余弦相似度计算公式为
weixin_33770878·2020-08-10 23:29

tfidf+余弦相似度

1、TfidfVectorizers生成的矩阵，要使用每一行的时候，必须重新存入新的数组，否则无法进行相似度计算2、矩阵超出255*255，xlwt不适用，使用xlsxwriter3、导出词袋的时候，按一列N行保存，不要按一行N列，xlwt会出错4、xlwt保存格式用xls，用xlsx也会出错#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedApr810:39:202020@au
yixian001·2020-08-10 08:25

sklearn计算余弦相似度

余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[
云中的鱼·2020-08-10 07:10

python使用Kmeans算法实现文档聚类

实现文档聚类的总体思想：将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N；将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章；给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量；分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等
weixin_33845477·2020-08-10 05:12

余弦相似度计算，使用scipy.spatial.distance

余弦相似度计算，使用scipy.spatial.distance引入模块pdlist函数使用引入模块fromscipy.spatial.distanceimportpdistpdlist函数使用a=[1,1,1
yangbo99·2020-08-09 16:24

2020-1|练习：DTMF按键声识别

练习：DTMF按键声识别前言题目及思路实现0.读取技能1语音预处理的分帧技能2基于短时能量与过零率的峰值检测（分音）技能3特征提取技能4创建特征库-结构体使用技能5特征匹配——余弦相似度余弦相似度推导结果及分析前言最近开始学习语音信号处理
快乐敲代码的阿喽哈·2020-08-09 15:09

NLP入门（一）词袋模型及句子相似度

本文将会介绍NLP中常见的词袋模型（BagofWords）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosinesimilarity）。  首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。
weixin_34290352·2020-08-09 00:19

文本挖掘之文本相似度判定

刘勇Email:[email protected]简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。
weixin_34242509·2020-08-09 00:33

向量（文本）相似度（或点的距离）的计算方案汇总

鉴于日常学习中常遇到将文本数据等转为向量，然后计算向量相似度的问题，现将常用方案进行初步汇总，如统计不足敬请留言提示补充：1、余弦相似度（cosine）公式：即：以向量的夹角为考量角度，以向量的内积（各对应元素相乘求和
py_IA&IM·2020-08-08 20:24

如何计算句子相似度？

句子相似度的计算方法有：1.欧氏距离：多维空间两个点的绝对距离2.余弦相似度：用两个向量的夹角的余弦值来衡量相似度，首先对句子做embedding再计算两个句子或文本的相似度，更注重方向上的差异3.TF-IDF
AI_machine_learning·2020-08-08 20:23

机器学习1 KNN文本分类

思想1.找到与数据最相近K个数据（根据余弦相似度）2.分别找出K条数据的类别，同类别相加，得到最大值，则该类别为测试数据的所属类。
striverpan·2020-08-07 19:40

使用Faiss来加速计算向量之间的相似度

大家阅读之后可以跟LSH的方法来对比使用LSH来计算余弦相似度这里我也是以1000个向量，和10万个向量为例，看一看到底加速了多少Faiss也是通过聚类来实现距离计算的加速的，只不过Faiss用了两次聚类
ws_nlp_·2020-08-06 12:33

使用LSH来计算余弦相似度

使用LSH来减少余弦相似度开销计算LSH-余弦相似度详解原理，在余弦空间中构造一条直线（平面）当两个向量在直线一边时，认为这两个向量较相似。那么我们有两个向量A，B，和一条直线a。
ws_nlp_·2020-08-06 12:33

文本匹配开山之作-DSSM论文笔记及源码阅读（类似于sampled softmax训练方式思考）

文章目录前言DSSM框架简要介绍模型结构输入Encoder层相似度Score计算训练方式解读训练数据训练目标训练方式总结DSSM源码阅读训练数据中输入有负样本的情况输入数据合并正负样本与计算余弦相似度softmax
XiangJiaoJun_·2020-08-06 12:40

推荐系统的进化之路

可以使用（1）余弦相似度（2）皮尔逊相关系数等来计算两个向量
bwqiang·2020-08-05 18:26

【读书笔记】《推荐系统(recommender systems An introduction)》第二章 协同过滤推荐

算法基本假设：（1）如果用户过去有相似的偏好，那么他们未来也会有相似的偏好；（2）用户的偏好不随时间变化而变化用户相似度计算：user-basedcf中pearson相关系数比较好；item-basedcf中余弦相似度比较好
xceman1997·2020-08-04 08:38

Python 计算两个字符串(或句子)相似度的方法

主要方法有：编辑距离、余弦相似度、模糊相似度百分比1、编辑距离deflevenshtein(first,second):'''编辑距离算法（LevD）Args:两个字符串returns:两个字符串的编辑距离
Mestarxh·2020-08-04 08:40
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