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不同序列相似和一致对比(全局比对和局部比对

一致相似 两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致相似度了。比如下面这两条序列: ? 首先做出它们的全局比对比对中一致字符的个数是 4 个,全局比对长度 6,一致=67%。相似字符个数 1,相似就是(4+1)/6=83%。 把长度相同的两个序列计算一致相似的方法重新规范一下。尽管长度相同,但是做出的全局比对的长度并不一定等于序列的长度,比如下面这两条序列: ? 上下各加入一个空位,全局比对的长度就不等于序列的长度了。所以不管两条序列长度是否相同,都要先对它们做全局比对。 让两条序列先以最优的方式比对起来,再从全局比对中数出一致字符和相似字符的个数,除以全局比对的长度,来得到它们的一致相似

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    文本相似 | 余弦相似思想

    计算文本相似有什么用? 反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞,作为网站或者APP的运营者,不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里,挑几个典型广告文本,与它满足一定相似就进行屏蔽。 冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ? 余弦相似的思想 余弦相似,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ? 相似,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

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    计算相似

    在机器学习中,经常要度量两个对象的相似,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似而进行分类。 在推荐系统中,也会用到相似的计算(当然还有其他方面的度量)。 本文中,将介绍业务实践中最常用的几种相似的度量方法。 基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似 雅卡尔相似 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1. 如果向量指向相同的方向,余弦相似是+1。如果向量指向相反的方向,余弦相似为-1。 ? ? 余弦相似在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度,而不考虑文档的大小。 余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似在计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。

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    余弦相似与欧氏距离相似(比较记录)

    余弦相似公式: ? 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,相似就越小。 余弦相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 欧氏距离相似公式: ? 原理:利用欧式距离d定义的相似s,s=1 /(1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似越大。 欧式相似模型: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 ,而物品的相似,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

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    文本相似计算_文本相似分析算法

    Simhash 计算文档相似的算法, 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 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二. 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,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。 Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文
    * date: 2013-8-6 上午1:11:48 self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

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    用Python实现一个简单的——人脸相似对比

    今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 第一步:导入需要的模型。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。

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    句子相似计算

    思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。 np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似 denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二:求得词向量,计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小 如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

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    相似度度量标准之Jaccard相似

    定义 Jaccard相似(杰卡德相似)是一个用于衡量两个集合相似程度的度量标准,他的定义如下:给定两个集合 ,那么我们记这两个集合的Jaccard相似 为: SIM(S,T)=|S\cap T 扩展 原始的Jaccard相似定义的仅仅是两个集合(set)之间的相似,而实际上更常见的情况是我们需要求两个包(bag,multiset)的相似,即每个元素可能会出现多次。 那么在这种情况下,Jaccard相似的分子就便成了取每个元素在两个包中出现的最小次数之和,分母是两个包中元素的数目之和。 比如\{a,a,a,b\},\{a,a,b,b,c\}之间的Jaccard相似就是(2+1)/(4+5)=33%。 应用 Jaccard的应用很广,最常见的应用就是求两个文档的文本相似,通过一定的办法(比如shinging)对文档进行分词,构成词语的集合,再计算Jaccard相似即可。

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    文本相似计算

    本文介绍文本相似计算的各种方法,可以广泛应用在基于问答对匹配的问答系统中。 pysparnn pysparnn 使用的是一种 cluster pruning(簇修剪) 的技术,开始的时候对数据进行聚类,后续再有限个类别中进行数据的搜索,根据计算的余弦相似返回结果。 leader和q的相似,找到最相似的leader 然后计算问题q和leader所在簇的相似,找到最相似的k个,作为最终的返回结果 代码如下: import pysparnn.cluster_index 比如我们需要计算相似的时候,可以使用余弦相似,或者使用 exp^{-||h^{left}-h^{right}||} 来确定向量的距离。 孪生神经网络被用于有多个输入和一个输出的场景,比如手写字体识别、文本相似检验、人脸识别等。

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    相似实践问题小记

    前段时间做了一个表情搜索的评测,用到了相似评测,在实践过程中遇到了一个问题,在这里和大家分享下。 问题背景: 表情搜索做了一次重构,在做结果质量评测时,会对比新的服务器和现有线上服务器的返回结果数,返回结果重合率,返回结果相似这三个维度。进而评估新服务器的质量。 所以鉴于这种情况,就增加了距离相似评测。 相似算法介绍: 对比不同的距离算法,最后通过结果对比,选择莱文斯坦(Levenshtein)距离算法。 python可以直接通过pip安装,是业界成熟的相似距离算法,调用方法如下: #! 解决方案: 以上说明,直接比两个md5的list的相似,肯定是不准确的。

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