jaccard

百科词条比较(4)

文本相似度 相似度的度量方法有很多，例如：余弦相似度、欧几里得距离、皮尔逊相关度、jaccard系数、曼哈顿距离…… 相似度是一个数值，所以不管是什么方法，首先都要把需要比较的两个文本量化，映射为空间中的两个点
·2015-11-13 08:50

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
·2015-11-12 13:39

MinHash算法

我们先介绍Jaccard相似度量。对于两个集合A与B，Jaccard相似性系数可以定义为： 容易知道，Jaccard系数是0-1之间的值。当两个集合越接近，那么该值越接近1；反之跟接
·2015-11-05 08:41

集合相似度对比的两种计算算法

相似度对比的两种计算算法：Jaccard similarity相似性系数和Ochiai coefficient落和系数   Jaccard coefficient：A,B分别代表符合某种条件的集合
·2015-11-05 08:40

信息检索导论学习笔记（7）-文档评分、词项权重计算

  集合重合度 对查询进行数学建模，采用jaccard系数计算两个集合重合度的，根据ja
·2015-11-02 13:39

文本相似度计算基本方法小结

相似度计算方面 Jaccard相似度：集合之间的Jaccard相似度等于交集大小与并集大小的比例。适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等。
·2015-10-31 11:58

minhash

  　　minhash是一种基于jaccard index 相似度的算法。属于LSH(Location Sensitive Hash)家族中的一员。 　　
·2015-10-31 11:42

基于特征的推荐算法

集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)： Jaccard公式： 其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。
·2015-10-31 08:22

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
·2015-10-30 20:03

文本相似性问题个人见解

Jaccard:这是一种经典的计算相似性的方法，本文中主要讲下自己对于其如何应用于文章相似性的度量之中，其有效性根据实际数据集可能有所区别。
dydm_13128·2015-10-27 23:15

文本相似度计算--余弦定理和广义Jaccard系数

下面是利用余弦定理和广义Jaccard系数来计算文本相似度。 简单介绍一下Jaccard系数:广义Jaccard系数可以用于文档数据，并在二元属性情况下归约为Jaccard系数。
·2015-10-23 08:38

文本向量表示及TFIDF词汇权值

文本相似度的常用计算方法有余弦定理和Jaccard系数。但是文本数据与普通的数值数据或类属数据不同，文本数据是一种半结构化数据，在进行文本挖掘之前必须要对文本数据源进行处理，如分词、向量化表示等
·2015-10-19 13:37

Mining Massive Datasets课程笔记（二）

采用的相似度衡量概念为“Jaccard相似度”，具体的意思在后文介绍，其主要思想就是两个集合的交集所占的比例越大则认为两者越相似。
sherrylml·2015-10-01 01:00

最小哈希和局部性哈希理论

首先需要说明两点：1相似度衡量的一个方法：采用Jaccard相似度,它的数学表达式为：A与B的相似度为A与B的交集除以A与B的并集。2文本的特征：采用k-shin
u012303532·2015-08-11 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

Simple=0.968589Cosine=0.955598EditDistance=0.916884EuclideanDistance=0.00825ManhattanDistance=0.001209Jaccard
杨尚川·2015-05-28 20:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
fengtian824·2015-05-28 16:00

基于谷本系数计算相似度

//这个值也叫做Jaccard系数，由两个用户共同表达过偏好的物品数目除以至少 //一个用户表达过偏好的物品数目而得（就是两者得交集除以两者得并集） packagebyuser; importjava.io.File
u012965373·2015-05-27 20:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
u010029983·2015-04-27 16:00

相似项发现（一）

首先，需要将相似度问题表述为寻找具有相对较大交集的集合问题（Jaccard）。扩展可以需要采用其他的距离测度：来具体定量相似项的相似度。
yinlili2010·2014-10-20 20:00

去重相似哈希

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
y_x·2014-10-09 14:00

去重相似哈希

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
y_x·2014-10-09 14:00

不同相关性度量方法的线上效果对比与分析

相关性从网站对象来分，可以针对商品、用户、旺铺、资讯、类目等等，从计算方式看可以分为文本相关性计算和行为相关性计算，具体的实现方法有很多种，最常用的方法有余弦夹角（Cosine）方法、杰卡德（Jaccard
kevin_darkelf·2014-10-05 14:00

【转】海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
一只死笨死笨的猪·2014-09-30 14:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。
dengqsintyt·2014-07-22 17:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。
dengqsintyt·2014-07-22 17:00

文本相似度计算-google的simHash汉明距离

使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。
dengqsintyt·2014-07-22 09:00

Tanimoto相似度与Bregman距离

之前的blog：http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/14143991Tanimoto系数Tanimoto系数由Jaccard系数扩展而来。
ice110956·2014-06-06 20:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文
aiape·2014-06-01 16:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
wbj0110·2014-05-24 09:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
wbj0110·2014-05-24 09:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
wbj0110·2014-05-24 09:00

协同过滤

计算复杂度比较高  步骤：1.找到和目标用户兴趣相似的用户集合-----统计当前用户中的物品类似的       2.找到这个集合汇总用户喜欢，并且目标用户没有听说的物品推荐给目标用户  计算u和v的兴趣相似度jaccard
madman188·2014-05-09 21:00

SimHash算法

使用VSM计算相似度，先对文本进行分词，然后建立文本向量，把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算，比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。
hfy9013·2014-04-13 22:00

Jaccard相似度和广义Jaccard相似度

1.狭义Jaccard相似度，计算两个集合之间的相似程度，元素的“取值”为0或1对集合A和B，Jaccard相似度计算如下：Jaccard（A,B）=|AintersectB|/|AunionB|相似度数值在
july_2·2014-01-16 11:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
suwei19870312·2013-12-16 16:00

MinHash 原理

一种降维的方法A，B两个集合：A={s1,s3,s6,s8,s9} B={s3,s4,s7,s8,s10}MinHash的基本原理:在A∪B这个大的随机域里，选中的元素落在A∩B这个区域的概率，这个概率就等于Jaccard
yueyedeai·2013-11-13 09:00

推荐系统初探之二 —— 推荐方法

推荐系统初探之二——推荐方法     在上一篇文章中，我们了解到了两种相似度评价方法：欧几里得距离和皮尔逊相关度方法，其实类似功能的算法好多，比如Jaccard系数和曼哈顿距离算法等。
t1174779123·2013-10-20 00:00

特征向量相似度和距离计算方法

感谢作者：http://www.cppblog.com/unixfy/archive/2012/02/13/165487.html/*特征向量相似度和距离的计算相似度：·夹角余弦·相关系数·Dice·Jaccard
Hope_f·2013-09-18 10:42

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比
June2005·2013-09-09 16:48

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的
June2005·2013-09-09 16:48

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、
pi9nc·2013-08-31 19:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
·2013-08-26 11:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
blueoceanyl·2013-08-26 07:44

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
blueoceanyl·2013-08-26 07:44

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
lanceyan·2013-08-26 07:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
lance_yan·2013-08-25 17:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
观澜而索源·2013-08-25 17:00

海量数据相似度计算之simhash和海明距离

常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。
lance_yan·2013-08-25 09:00

文档的Jaccard相似度， MinHash， 及MinHash签名

近日读了MiningofMassivedatasets中关于Findingsimilaritems相关内容，遂将其中的MinHash算法整理如下。MinHash算法由AndreiBroder(1997)提出的，它是一种快速计算海量文档相似度的近似方法。开始被用在AltaVista搜索引擎上，用于检测两个duplicatewebpages,如果两个webpages非常的像，则把这个page丢掉。Mi
dannypolyu·2013-07-21 18:00

数学之路(3)-机器学习(4)-综合应用-塔尼莫特系数

 "塔尼莫特"系数事实上，这个代数形式在计算Jaccard系数时以位向量作为被比较的集的机制首次被塔尼莫特定义。
u010255642·2013-07-14 23:00
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