相似度算法

文本相似度算法

文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-
·2015-11-12 23:36

文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

1.信息检索中的重要发明TF-IDF    TF-IDF是一种统计方法，TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。IDF反文档频率(Inverse Document Frequenc
·2015-11-12 21:36

lucene打分机制

一：相似度算法lucene采用的是基于VSM（向量空间模型）的相似度算法，查询向量（queryvector）与搜索出来的文档向量（documentvector）形成N个夹角，计算q和d之间的夹角，最小的就是相似度最高的
BradyZhu·2015-11-12 16:00

字符串相似度算法，AS3实现，用于判断聊天广告

/** * 计算把source经过几个步骤可以转变到target的值 * @param source * @param target * @return * */ public static function editDistan
·2015-11-09 12:59

字符串相似度算法（Levenshtein Distance）

Levenshtein Distance(LD)算法是比较两字符串的相似性。它们的距离就是一个字符串转换成那一个字符串过程中的添加、删除、修改数值，如果s是源字符串souce，t是目标字符串target，比较s和t是否相似，如下： 如果s="test"，t="test"，那么LD(str1,str2) = 0。没有经过转换。 如果s=&q
·2015-11-08 10:13

Levenshtein Distance(LD)-计算两字符串相似度算法

  两字符串相似度计算方法有好多，现对基于编距的算法的相似度计算自己总结下。     简单介绍下Levenshtein Distance(LD)：LD 可能衡量两字符串的相似性。它们的距离就是一个字符串转换成那一个字符串过程中的添加、删除、修改数值。     举例： 如果str1="test"，st
·2015-11-08 09:07

计算字符串相似度算法——Levenshtein

转自：http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856     0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levensht
·2015-11-07 14:11

.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用

余弦相似性 原理：首先我们先把两段文本分词，列出来所有单词，其次我们计算每个词语的词频，最后把词语转换为向量，这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.   我们简单表述如下   文本1：我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量）  [1,1,1,1]   文本2：我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向
·2015-11-07 13:17

字符串相似度算法介绍(整理)

最近在做这方面的应用，把我找到的资料贴出来，有需要的人可以参考参考。1．编辑距离（Levenshtein Distance）编辑距离就是用来计算从原串（s）转换到目标串(t)所需要的最少的插入，删除和替换的数目，在NLP中应用比较广泛，如一些评测方法中就用到了（wer,mWer等），同时也常用来计算你对原文本所作的改动数。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Leve
·2015-10-31 09:26

字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 　　例如将kitten一字转成
·2015-10-31 08:50

字符串相似度算法 递归与动态规划求解分析

1.概念 　　编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括：(1)将一个字符替换成另一个字符，(2)插入一个字符，(3)删除一个字符。 　　相似度，等于“编辑距离+1”的倒数。 2.分析 　　设有字符串a[0...n]，b[0...m]。 　　(1)当a[i]=b[j]时，说明这时候不需要编辑操作。编辑距离保持，即f(i,j)=f(i-1,
·2015-10-30 11:48

图像相似度算法的C#实现及测评

　　近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现。想着很有意思便搬到C#上来了，给大家看看。 闲言碎语 　　才疏学浅，只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来，以至于在最后自己测评的时候也大发感慨，这个算法有点不靠谱。不管怎么样，这个算法有时候还是有用的，所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ 　　PS：图像处理这一块博大精深，个人偶尔发现
·2015-10-30 10:44

图像相似度算法的C#实现及测评

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现。想着很有意思便搬到C#上来了，给大家看看。 闲言碎语   　　才疏学浅，只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来，以至于在最后自己测评的时候也大发感慨，这个算法有点不靠谱。不管怎么样，这个算法有时候还是有用的，所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ 　　PS：图像处理这一块博大精深，个人偶尔发现
·2015-10-24 09:38

文本挖掘之文本相似度判定

经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。
志青云集·2015-10-15 09:00

文档相似度算法 Simhash

如此问题，便可以应用Simhash文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。二.传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分
微知girl·2015-09-08 17:21

字符串相似度

字符串相似度http://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
毛朱·2015-08-30 22:00

Mahout推荐系统引擎UserCF中的IRStats部分源码解析

Mahout提供推荐系统引擎是模块化的，分为5个主要部分组成：1.数据模型2.相似度算法3.近邻算法4.推荐算法5.算法评分器今天好好看了看关于推荐算法以及算法评分部分的源码。
jianjian1992·2015-08-07 11:00

计算字符串相似度算法——Levenshtein

0.这个算法实现起来很简单1.百度百科介绍：Levenshtein距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫LevenshteinDistance。2.用途模糊查询3.实现过程a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的
u013260551·2015-07-09 12:00

文本相似度算法(余弦定理)

最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。      于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……      于是停下来仔细分析发现，这种算法在
wenyusuran·2015-06-22 15:00

利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词

本文实现代码：利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词 本文使用的英语单词囊括了几乎所有的考纲词汇共18123词： /** * 考纲词汇 * @return */ public
yangshangchuan·2015-06-03 19:00

利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词

本文实现代码：利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词 本文使用的英语单词囊括了几乎所有的考纲词汇共18123词： /** * 考纲词汇 * @return */ public
yangshangchuan·2015-06-03 19:00

利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词

本文实现代码：利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词 本文使用的英语单词囊括了几乎所有的考纲词汇共18123词： /** * 考纲词汇 * @return */ public
yangshangchuan·2015-06-03 19:00

利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词

本文实现代码：利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词 本文使用的英语单词囊括了几乎所有的考纲词汇共18123词： /** * 考纲词汇 * @return */ public
yangshangchuan·2015-06-03 19:00

基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测

实现代码：基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测 运行结果： 检查的博文数：128 1、检查博文：192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级，相似度分值：Simple=
yangshangchuan·2015-06-01 16:00

基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测

实现代码：基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测 运行结果： 检查的博文数：128 1、检查博文：192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级，相似度分值：Simple=
yangshangchuan·2015-06-01 16:00

基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测

实现代码：基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测 运行结果： 检查的博文数：128 1、检查博文：192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级，相似度分值：Simple=
yangshangchuan·2015-06-01 16:00

基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测

实现代码：基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测 运行结果： 检查的博文数：128 1、检查博文：192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级，相似度分值：Simple=
yangshangchuan·2015-06-01 16:00

利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词

本文实现代码：利用word分词提供的文本相似度算法来辅助记忆英语单词本文使用的英语单词囊括了几乎所有的考纲词汇共18123词：/**  * 考纲词汇  * @return  */ public static
杨尚川·2015-05-29 12:00

基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测

实现代码：基于word分词提供的文本相似度算法来实现通用的网页相似度检测运行结果：检查的博文数：1281、检查博文：192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级，相似度分值：Simple=0.968589Cosine
杨尚川·2015-05-28 20:00

一种简单的计算item相似度算法

     计算item之间相似度是个有意义的工作，比如词的相似度就有很多应用场景。词相似度就有很多做法，工业上现在用得最多的可能是word2vec了，还有些算语义相似度的偏学术的办法。这里介绍一种比较简单可行的思路，不只是算词相似度，其他类型也可以。这个方法很早以前在读书时候就知道的，基本思路也是把item表示成其他item的向量之后，再用向量进行相似度计算。怎么表示这样的关系，就变成一个可以自由
lgnlgn·2015-04-05 18:00

【Python】Tanimoto相似度算法实现

公式：假设A = [1，2，3，4] ，长度为4假设B = [1，2，5，6] ，长度为4 则AB的公共部分C=[1，2]，长度为2AB的相似度为：2/(4+4-2)=0.33算法：方法一：#-*-coding:utf-8-*- #user_data为用户信息嵌套字典 #如{'fabrice':{'water':3}} defsim_tonimoto(user_data,user1,user2):
ns2250225·2015-02-14 16:00

java字符串相似度算法

本文实例讲述了java字符串相似度算法。分享给大家供大家参考。
Benjamin_whx·2015-02-03 11:22

字符串相似度算法(编辑距离Levenshtein Distance)

什么是Levenshtein编辑距离（EditDistance），最先是由俄国科学家VladimirLevenshtein在1965年发明，用他的名字命名，又称Levenshtein距离。是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如：将jary转成jerryjary---jery(a->e)jery---j
数据中国·2015-01-09 11:36

字符串相似度算法

阅读更多原文地址：http://www.jmatrix.org/algorithm/166.html字符串相似度计算是查找两个字符串的公共子串，利用公共子串的长度根据相应的公式来衡量两个字符串的相似程度。字符串相似度计算算法很多，如LCS算法、LevenshteinDistance算法、Heckel算法、GST算法等。对于历经N次笔试面试的人来说，这个再熟悉不过了。应要求，要帮忙写个计算两字符串相
renhanxiang·2014-12-23 09:00

字符串相似度算法

原文地址：http://www.jmatrix.org/algorithm/166.html     字符串相似度计算是查找两个字符串的公共子串，利用公共子串的长度根据相应的公式来衡量两个字符串的相似程度。字符串相似度计算算法很多，如LCS算法、LevenshteinDistance算法、Heckel算法、GST算法等。对于历经N次笔试面试的人来说，这个再熟悉不过了。应要求，要帮忙写个计算两字符串
renhanxiang·2014-12-23 09:00

关于图像相似度算法的文章

http://blog.csdn.net/wty19/article/details/6820399http://www.cnblogs.com/technology/archive/2012/07/12/2588022.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_4a540be60100vjae.htmlhttp://www.cnblogs.com/wuchaodong
wzwyc·2014-12-01 23:30

中文相似度匹配算法

基于音形码的中文字符串相似度算法背景介绍字符串相似度算法是指通过一定的方法，来计算两个不同字符串之间的相似程度。通常会用一个百分比来衡量字符串之间的相似程度。
数据中国·2014-11-14 10:31

从源代码剖析Mahout推荐引擎

数据刷新接口，权重常量eval:定义构造器接口，类似于工厂模式model:定义数据模型接口neighborhood:定义近邻算法的接口recommender:定义推荐算法的接口similarity:定义相似度算法的接口
jiutianhe·2014-10-17 15:00

字符串相似度算法

package com.duxiu.simone.file; /** * 编辑距离算法，首先由俄国科学家Levenshtein提出的，又叫Levenshtein Distance 主要用来计算从原串（s）转换到目标串(t)所需要的最少的插入，删除和替换的数目， * 在NLP中应用比较广泛，同时也常用来计算你对原文所作的改动数 */ public class Levensht
zjhdreams·2014-10-09 09:00

图像相似度算法--SIFT算法详解

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd [email protected] or([email protected])对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许OpenSSE更适合你，欢迎使用。1、SIFT综述尺度不变特征转换
jiutianhe·2014-10-08 18:00

字符串相似度算法

字符串相似度算法主要有LevenshteinDistance、LCS、heckel、GST等    编辑距离（EditDistance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数
崇尚简单·2014-09-16 10:00

几种文本相似度算法的C++实现

1、最小编辑距离namespacelevenshtein{boolcompare_char_(charc1,charc2){returnc1==c2;}size_tins_(charc){return1;}size_tdel_(charc){return1;}size_tsub_(charc1,charc2){returncompare_char_(c1,c2)?0:2;}size_tcompar
fdsdfdsf·2014-05-23 18:37

python实现的文本相似度算法（余弦定理）

  只对汉字进行相似度分析，以单个字为向量，然后每个字在章节中出现的次数，便是以此字向量的值。现在我们假设：章节1中出现的字为：Z1c1,Z1c2,Z1c3,Z1c4……Z1cn；它们在章节中的个数为：Z1n1,Z1n2,Z1n3……Z1nm；章节2中出现的字为：Z2c1,Z2c2,Z2c3,Z2c4……Z2cn；它们在章节中的个数为：Z2n1,Z2n2,Z2n3……Z2nm；其中，Z1c1和Z2
wfugv·2014-05-20 10:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

UserCF和ItemCF都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度，才能找到用户的“邻居”，才能完成推荐。上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1,1]之间。当两个变
wbj0110·2014-04-11 10:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

UserCF和ItemCF都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度，才能找到用户的“邻居”，才能完成推荐。上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1,1]之间。当两个变
wbj0110·2014-04-11 10:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

UserCF和ItemCF都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度，才能找到用户的“邻居”，才能完成推荐。上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1,1]之间。当两个变
wbj0110·2014-04-11 10:00

自己实现文本相似度算法（余弦定理）

余弦定理实现比较文本相似度算法。
初雪之音·2014-04-08 19:00

开源算法总结

1》unixgrep算法： Boyer-Moore 常用的字符串查找算法2》去重算法bloomfilter算法3》文章相似度算法simhash算法的4》rsync的核心算法 checksum算法
昏鸦·2014-02-12 11:00

欧几里德距离&皮尔逊相关度系数

本文是《集体智慧编程》介绍相似度算法：欧几里德距离和皮尔逊相关度系数的一次演练。本文将介绍．距离是在传统统计学和数据挖掘中衡量接近程度的关键度量。我们如何衡量接近程度或距离呢？
Coder_Jiang·2014-01-18 19:53

javascript图片相似度算法实现 js实现直方图和向量算法

复制代码代码如下:functiongetHistogram(imageData){vararr=[];for(vari=0;i<64;i++){arr[i]=0;}vardata=imageData.data;varpow4=Math.pow(4,2);for(vari=0,len=data.length;i
·2014-01-14 11:36
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