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Simhash 计算文档相似度的算法， 比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。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....Google就是基于此算法实现网页文件查重的。...但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...第一种是方案是查找待查询文本的64位simhash code的所有3位以内变化的组合，大约需要四万多次的查询 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...这样做会去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，目的是统一图片大小，保证后续图片都有相同长度的哈希值，方便距离计算。...距离越近，越相似。当图片缩小为8*8时，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...基于相似度的推荐算法，其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子，比如网易云的电台推荐。...当然，实际的推荐系统远比这个复杂的多，不过核心的思路却是没有变化的。 词袋模型和LSI模型 参考文章：python文本相似度计算 当然，将一个文本向量化的方式有很多，TF-IDF只是其中的一种。...这样做的好处是，我们的向量从词的维度下降到文本的主题的维度，维度更少，计算更快。 其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...DCT是一种特殊的傅立叶变换，将图片从像素域变换为频率域，并且DCT矩阵从左上角到右下角代表越来越高频率的系数，但是除左上角外，其他地方的系数为0或接近0，因此只保留左上角的低频区域。...DCT变换是对称的，因此可以对经过DCT变换的图片进行还原操作。 3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ?...（image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。...所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。具体步骤：（1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。...这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。（2）简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。...分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。...想到Lucene中的评分机制，也是算一个相似度的问题，不过它采用的是计算向量间的夹角（余弦公式），在google黑板报中的：数学之美（余弦定理和新闻分类） 也有说明，可以通过余弦定理来判断相似度；于是决定自己动手试试...， 最后我们的相似度可以这么计算： ? ...最后写了个测试，根据两种不同的算法对比下时间，下面是测试结果： 余弦定理算法：doc1 与 doc2 相似度为：0.9954971, 耗时：22mm 距离编辑算法：doc1...与 doc2 相似度为：0.99425095, 耗时：322mm 可见效率有明显提高，算法复杂度大致为：document1.length + document2.length。
，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大 1、余弦相似度(Cosine Similarity) 2、调整余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity) 3、皮尔森相关系数...6、对数似然相似率 7、互信息/信息增益，相对熵/KL散度 8、信息检索–词频-逆文档频率（TF-IDF） 9、词对相似度–点间互信息 三、距离度量与相似度度量的区别 欧氏距离是最常见的距离度量，而余弦相似度则是最常见的相似度度量...借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别： 从图上可以看出距离度量衡量的是空间各点间的绝对距离，跟各个点所在的位置坐标（即个体特征维度的数值）直接相关；而余弦相似度衡量的是空间向 量的夹角...如果保持A点的位置不变，B点朝原方向远离坐标轴原点，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变 的，因为夹角不变，而A、B两点的距离显然在发生改变，这就是欧氏距离和余弦相似度的不同之处。...； 而余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感， 更多的用于使用用户对内容评分来区分用户兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦相似度对绝对数值不敏感
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。分析： 结果并不能告诉我们真实性的低频率，只能粗略地告诉我们相对于平均值频率的相对比例。只要图片的整体结构保持不变，hash结果值就不变。...=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 相等则n计数+1，n最终为相似度...hash1 = pHash(img1) hash2 = pHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('{}的相似度是
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近开始研究推荐系统，其中常见的相似度算法有以下几种： 1....借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦距离的区别： 正因为余弦相似度在数值上的不敏感，会导致这样一种情况存在： 用户对内容评分，按5分制，X和Y两个用户对两个内容的评分分别为（1,2）和（4,5），使用余弦相似度得到的结果是...那么是否可以在（用户-商品-行为数值）矩阵的基础上使用调整余弦相似度计算呢？从算法原理分析，复杂度虽然增加了，但是应该比普通余弦夹角算法要强。...“判断两段文本的语义相似度”的事情，实验中用doc2vec做文本向量化，用余弦值衡量文本相似度。 为什么选用余弦?...那么如果用欧式距离计算相似度，a和b的相似度就比a和c的相似度高，而如果用余弦计算，则答案反之。 那么欧式距离和余弦相似度的区别是什么呢？
在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等...，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。...本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。...denominator == 0) Double.NaN else member / (denominator * 1.0) } 大家如果在实际业务处理中有相关需求，可以根据实际场景对上述代码进行优化或改造，当然很多算法框架提供的一些算法是对这些相似度算法的封装...比如Spark MLlib在KMeans算法实现中，底层对欧几里得距离的计算实现。
之前介绍了通过Hash进行图片相似度识别的一系列算法，本次接着来介绍另一种非常常用的衡量两幅图片相似度的指标——SSIM。...1 SSIM算法 SSIM（structural similarity）是一种用来衡量图片相似度的指标，也可用来判断图片压缩后的质量。...基本原理： SSIM由亮度对比、对比度对比、结构对比三部分组成。 ? 其中有几个需要注意的点： C1、C2、C3为常数，避免分母接近于0时造成的不稳定性。...SSIM计算时需要保证图片大小相同，并且根据上述算法原理得知，要基于灰度进行计算，因此对图片进行灰度化处理。 STEP 2：加窗。...局部求SSIM指数的效果要好于全局，用标准差为1.5的高斯加权函数作为加权窗口，每一步基于窗口内像素进行计算，得到由局部SSIM指数构成的SSIM指数映射矩阵。 STEP 3：计算。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义，在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作用...本任务从视频推荐角度出发，提供真实业务的百万量级标签数据(脱敏)，以及万量级视频相似度数据(人工标注)，用于训练embedding模型，最终根据embedding计算视频之间的余弦相似度，采用Spearman...’s rank correlation与人工标注相似度计算相关性，并最终排名。...Finetune (1) 下游任务 视频 pair 分别通过 model 得到 256维 embedding，两个 embedding 的 cos 相似度与人工标注标签计算 mse (2) Finetune...header 实验中发现相似度任务中，使用 mean_pooling 或者 attention_pooling 聚合最后一层 emb 接 fc 层降维效果较好。
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Levenshtein Distance。...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 abc和abe b.将字符串想象成下面的结构。 A处 是一个标记，为了方便讲解，不是这个表的内容。...g.计算相似度 先取两个字符串长度的最大值maxLen，用1-（需要操作数除maxLen），得到相似度。 例如abc 和abe 一个操作，长度为3，所以相似度为1-1/3=0.666。...3.还是没弄懂 6.结束 算法优化空间很大。 最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
小编邀请您，先思考： 1 相似度如何计算？ 2 相似度有什么应用？...常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。 相似度就是比较两个事物的相似性。...一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进行比较相似性。...1、欧几里得距离（Eucledian Distance） 欧氏距离是最常用的距离计算公式，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离，当数据很稠密并且连续时，这是一种很好的计算方式。...4、（余弦相似度）Cosine Similarity 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。
莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。...；同时需要注意的是，系统的位数。...‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl linux安装 pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 计算两个字符串的相似度...:similar:%s' % (s3,s4,str(result))) #s3:kitten,s4:sitting:similar:0.6153846153846154 案例 计算两个字符串list的相似度
Pattern matching: The gestalt approach python 比较两个序列的相似度，不需要分词 案例1 import difflib a="做子宫肌瘤微创手术用多少钱" b...b="具体费用子宫肌瘤做微创手术" print (difflib.SequenceMatcher(None,a,b).ratio()) 0.6153846153846154 通过上面的案例可以看出本算法侧重的...，是序列的相似性。...会忽视主体的词义、语义。 该算法计算返回的分数为共同发现的序列字符数的两倍除以两个字符串中的字符总数; 得分以整数形式返回，反映百分比匹配。...目前猜测算法计算公式， 如果序列中位置没有完全匹配，如案例3，则其计算分数为9/13，9为最大公共字串，13为总字符序列数，案例4为8/13的结果，理解为4+4/13的结果。
SSIM算法的介绍： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70158835 代码做了一下处理： （1）设置两组对比试验，将原图进行核为...5*5的滤波，与原图比较求得SSIM指数。...将原图进行核为10*10的滤波，与原图比较求得SSIM指数。...（2）将SSIM指数折算为百分制 （3）采用高斯模糊求得图像的均值 代码参考： http://jingyan.baidu.com/article/456c463b67aa310a5931447a.html
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