文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于编辑距离相似度。...算法描述：一个句子转换为另一个句子需要的编辑次数，编辑包括删除、替换、添加，然后使用最长句子的长度归一化得相似度。
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
1 基本思路 2 算法基本步骤 3 算法实现 3.1 递归 递归实现 int edit_distance(char *a, char *b, int i, in...
最近在做以图搜图的功能，在评价两个图像相似性时候，尝试了这两种指标，两者有相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个点...，来计算两点之间的距离； 后者是看成坐标系中两个向量，来计算两向量之间的夹角。...数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧几里得距离）公式计算： ? 当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： ?...： dist = linalg.norm(A - B) sim = 1.0 / (1.0 + dist) #归一化 关于归一化： 因为余弦值的范围是 [-1,+1] ，相似度计算时一般需要把值归一化到...，余弦相似度为最大值，即两者有很高的变化趋势相似度 但是从商品价格本身的角度来说，两者相差了好几百块的差距，欧氏距离较大，即两者有较低的价格相似度 总结 对欧式距离进行l2归一化等同于余弦距离！
6、海明距离（Hamming distance） 定义：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...) 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。...相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。...公式如下： 2、调整余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity) 虽然余弦相似度对个体间存在的偏见可以进行一定的修正，但是因为只能分辨个体在维之间的差异，没法衡量每个维数值的差异...公式如下： 定义：两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商 4、Jaccard相似系数(Jaccard Coefficient) Jaccard系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度
一、概述 三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦相似度（Cosine Distance）的计算公式和高中学到过的公式差不多。...在几何中，夹角的余弦值可以用来衡量两个方向（向量）的差异；因此可以推广到机器学习中，来衡量样本向量之间的差异。 因此，我们的公式也要稍加变换，使其能够用向量来表示。...二、计算公式 ① 二维平面上的余弦相似度 假设 二维平面 内有两向量： A(x_{1},y_{1}) 与 B(x_{2},y_{2}) 则二维平面的 A 、 B 两向量的余弦相似度公式为： cos...} x_{2k}}{\sqrt{\sum_{k=1}^nx_{1k}^2}\sqrt{\sum_{k=1}^nx_{2k}^2}} \end{aligned} ③ 注意 余弦相似度的取值范围为 [-1,1...余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。 当两个向量的方向重合时余弦取最大值 1 ，当两个向量的方向完全相反余弦取最小值 -1 。
1 基本思路 汉明距离定义：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 示例： 1011101与1001001之间的汉明距离是2。 2143896与2233796之间的汉明距离是3。..."toned"与"roses"之间的汉明距离是3。
背景 很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征...（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?
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。...一个字符串可以通过增加一个字符，删除一个字符，替换一个字符得到另外一个字符串，假设，我们把从字符串A转换成字符串B，前面3种操 作所执行的最少次数称为AB相似度 如 abc adc 度为 1 ababababa...namespace Levenshtein { /// /// 分析完成事件委托 /// /// 相似度... public delegate void AnalyzerCompletedHander(double sim); /// /// 文章相似度工具 ///...> Completed(o.Result)); } /// /// 同步开始任务 /// /// 相似度
前言 Jaccard 相似度 Sorensen Dice 相似度系数 Levenshtein 汉明距离 余弦相似性 总结 参考文章 前言 最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了...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。 简单的说，就是用编辑距离表示字符串相似度, 编辑距离越小，字符串越相似。...我们使用了** 1 - ( 编辑距离 / 两个字符串的最大长度） ** 来表示相似度，这样可以得到符合我们语义的相似度。...我们可以用similarity=汉明距离/长度来表示两个字符串的相似度。...余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为 0 到 1 之间。 计算公式如下： ? 余弦我们都比较熟悉，那么是怎么用它来计算两个字符串之间的相似度呢？
本文要点在于算法的设计：如果两个单词中不相同的字母足够少，并且随机选择几个字母在两个单词中具有相同的前后顺序，则认为两个单词是等价的。 目前存在的问题：可能会有误判。...与单词another中的相同字母具有同样的前后顺序''' #获取单词one中指定位置上的字母 lettersInOne = [one[p] for p in positions]..., rateNumber=1.0): c1 = oneInAnother(one, another) c2 = oneInAnother(another, one) #计算比例，测试两个单词有多少字母不相同...r = abs(c1-c2) / len(one+another) #测试单词one随机位置上的字母是否在another中具有相同的前后顺序 minLength = min(len(...minLength//2, minLength-1)) positions.sort() flag = testPositions(one, another, positions) #两个单词具有较高相似度
，最大值是正无穷大，但是通常情况下相似度结果的取值范围在 [-1, 1] 之间。...一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。...余弦相似度 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。...杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标（余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度）。 ?
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法...二、相似度（Similarity) 余弦相似度 (Cosine Similarity) 根据向量x,y的点积公式： 我们可以利用向量间夹角的cos值作为向量相似度[1]： 余弦相似度的取值范围为：-...余弦相似度与向量的长度无关，只与向量的方向有关，但余弦相似度会受到向量平移的影响（上式如果将 x 平移到 x+1, 余弦值就会改变）。 协方差 协方差是衡量多维数据集中，变量之间相关性的统计量。...对于一个随机变量 X，其概率分布为： 互信息 互信息用于衡量两个变量之间的关联程度，衡量了知道这两个变量其中一个，对另一个不确定度减少的程度。...六、时间系列、图结构的距离 DTW (Dynamic Time Warping) 距离 DTW 距离用于衡量两个序列之间的相似性，适用于不同长度、不同节奏的时间序列。
由于项目的需要，所以学习了两个经纬度之间的距离（单位：米） package org.choviwu.movie.test; public class DistanceUtil { private...private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } /** * 通过经纬度获取距离...* @param lng1 第一个经度 * @param lat2 第二个纬度 * @param lng2 第二个经度 * @return 距离...两个之间的距离 单位 米 */ public static double getDistance(double lat1, double lng1, double lat2,...34.2675560000, 108.9534750000, 34.2464320000, 108.9534750000); System.out.println("距离
word2vec word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word Embedding）WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词...词移距离（Word Mover’s Distance） ?...需要有一种约束，将文档1中的每个词，以不同的权重强制地分配到文档2的所有词上去。 WMD的优化 现在计算两个文档之间的 WMD 距离，如果用 k-NN来计算距离就非常耗时。...如果当前待检查文档跟中心query文档的 WMD 下界已经大到可以确定它不在query 文档的 k-NN 列表里，那就直接扔掉而不用再花时间求当前文档的 WMD 距离了。...这两个 relax 过的优化问题的解，恰好对应于词向量矩阵的行空间和列空间上的最近邻问题，也是很好算的。最后定义 RWMD 为这两个 relaxed 优化问题的两个目标值中的最大值。
第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。...其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度，或者距离，可以有很多方法，余弦夹角只是一种。...本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是，本文中列的方法，有的是距离，也就是指越小越相似，有的是相似度，值越大越相似。...转化成向量计算，其实跟 hamming 距离是一样的，都是对应元素相同的个数，除以向量的个数。 原始定义是相似度，即越大越相似，取值范围是 0~1（1=100%一致，0=完全不相似）。...简单复习一下，有a、b两个向量，那么 cosine 相似度的原始定义为： ? 它本身是值越大越相似，取值范围是0~1（1=100%一致，0=完全不相似）。
Go语言计算两个经度和纬度之间的距离 package main import ( "fmt" "math" ) func main() { lat1 := 29.490295
实现方式还是比较简单的，首先用户在APP上开启定位权限，将自己的经纬度都存储到数据库，然后以此经纬度为基准，以特定距离为半径，查找此半径内的所有用户。...那么，如何java如何计算两个经纬度之间的距离呢？有两种方法，误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多。...* @param lat1 第一点的纬度 * @param lon2 第二点的精度 * @param lat2 第二点的纬度 * @return 返回的距离，单位...（米） /** * 计算中心经纬度与目标经纬度的距离（米） * * @param centerLon * 中心精度 * @param...两点相距：" + dist2 + " 米"); } 其中：1.两点相距：14.0 米 2.两点相距：15.924338550347233 米 由此可见，这两种方法误差都不算大，如此java就能计算出两个经纬度直接的距离
实现方式还是比较简单的，首先用户在APP上开启定位权限，将自己的经纬度都存储到数据库，然后以此经纬度为基准，以特定距离为半径，查找此半径内的所有用户。...那么，如何java如何计算两个经纬度之间的距离呢？有两种方法，误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多。...* @param lat1 第一点的纬度 * @param lon2 第二点的精度 * @param lat2 第二点的纬度 * @return 返回的距离，单位...（米） /** * 计算中心经纬度与目标经纬度的距离（米） * * @param centerLon * 中心精度 * @...两点相距：" + dist2 + " 米"); } 其中：1.两点相距：14.0 米 2.两点相距：15.924338550347233 米 由此可见，这两种方法误差都不算大，如此java就能计算出两个经纬度直接的距离
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