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沙龙
2
回答
如何在有新向量的预
计算
矩阵
中求
余弦
相似
度
?
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
computer-vision
我的数据形状是(5000,2048),当我用滑雪板中的成对距离
计算
余弦
矩阵
时,得到了(5000,5000)
矩阵
。在这里我可以互相比较。但是现在,如果我有一个新的(1,2048)的向量形状,如何利用我已经
计算
过的(5000,5000)
余弦
矩阵
,找到这个项目与我所拥有的早期数据的
余弦
相似
性?编辑 PS:,我可以将这个新向量附加到我的数据中,然后再
计算
余弦
相似
度
。但对于
浏览 7
提问于2019-11-26
得票数 0
2
回答
matlab中的
余弦
相似
内建
函数
matlab
、
matrix
、
cosine-similarity
我想在matlab中
计算
矩阵
不同行之间的
余弦
相似
度
。n_row S2(j,i) = S2(i,j);
矩阵
那么,我想知道在matlab中是否有
函数
比上面的代码更快地
计算
矩阵
行之间的
余弦
相似
度
?
浏览 1
提问于2018-01-04
得票数 9
回答已采纳
1
回答
余弦
相似
度
:
函数
不能
计算
矩阵
r
、
machine-learning
、
recommender-systems
我对
余弦
相似
度
函数
有一些问题,系统在我想要
计算
的
矩阵
上写着“下标脱键”。我使用
余弦
相似
度
,这是我从这个网站获得的参考:https://bgstieber.github.io/post/recommending-songs-using-cosine-similarity-in-r
浏览 22
提问于2019-09-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当我使用
余弦
相似
度
时,为什么我得到的邓恩指数是负值?
matlab
、
cluster-analysis
、
distance
、
cosine-similarity
我使用了不同的
相似
度
矩阵
,如欧几里得、曼哈顿和
余弦
,当我使用
余弦
相似
度
时,Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用
余弦
相似
度
计算
Dunn指数是正确的吗?
浏览 94
提问于2019-06-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用scipy的各种稀疏
矩阵
乘积的性能
python
、
numpy
、
performance-testing
、
sparse-matrix
2.)将doc
矩阵
作为csr
矩阵
,将其转换为ndarray,然后
矩阵
将该
矩阵
与向量相乘,并除以幅度和反
余弦
,以获得
相似
分数虽然fisrt方法利用了快速向量化和内建
余弦
相似
度
方法,但它对于大型<e
浏览 2
提问于2018-12-10
得票数 1
1
回答
如何通过LightFM python包生成用户对用户推荐?
python
、
python-3.x
、
matrix
、
recommendation-engine
、
recommender-systems
item_features=item_features ) 然后我使用sklearn的cosine_similarity方法来获取
相似
性类似于下面的
矩阵
: 1 0.2 0.8 0.4 0.60.8 ... 1 ... ... 0.4
浏览 37
提问于2019-02-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
R中tm包的TermDocumentMatrix中两个文档的
余弦
相似
度
计算
r
、
matrix
、
sparse-matrix
、
tm
、
cosine-similarity
我的任务是用
余弦
相似
度
来比较语料库中的文档。这超出了R处理这类
矩阵
的能力。我的RStudio坏了好几次。 我的问题是:( 1)如何处理这么大的
矩阵
,得到成对的(12万*12万)
余弦
相似
度
?2)如果不可能,我怎么能一次只得到两个文档的
余弦
相似
度
?)进行
计算
。然而,将tdm转换为
矩阵
正是我所
不能
处理的。我的问题最终归结为如何在tdm上做
矩阵<
浏览 2
提问于2017-05-07
得票数 0
回答已采纳
3
回答
具有numpy的大型稀疏
矩阵
的
余弦
相似
度
python
、
numpy
、
memory
、
matrix
、
cosine-similarity
你能推荐一种更有效的方法来
计算
大
矩阵
上的
余弦
相似
度
吗,比如下面这个?我想要
计算
原始
矩阵
(mat)中65000行中的每一行相对于所有其他行的
余弦
相似
度
,这样结果就是一个65000 x 65000
矩阵
,其中每个元素都是原始
矩阵
中两行之间的
余弦
相似
度
。
浏览 3
提问于2016-12-01
得票数 12
2
回答
Scipy Python中的高效并行稀疏
矩阵
点积
performance
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
dot-product
我有一个非常大(1.5M x 16M)的稀疏csr scipy
矩阵
A。我需要
计算
的是每对行的
相似
度
。= 0*1 + 1*0 + 0*2 + 4*3 = 12AT = np.transpose(A)现在pairsi,j是行i和行j的
相似
度
,这与行的成对
余弦
相似<
浏览 2
提问于2015-01-28
得票数 2
1
回答
向现有
余弦
相似
度
矩阵
添加新元素
python
、
cosine-similarity
、
trigonometry
我用sklearn.metrics.pairwise中的cosine_similarity
计算
了一个
余弦
相似
度
矩阵
。有没有办法在不
计算
所有项目的情况下用新的项目更新现有的
矩阵
?
浏览 9
提问于2019-04-02
得票数 0
2
回答
我可以获得Word2Vec和Doc2Vec
矩阵
来
计算
余弦
相似
度
吗?
python
、
gensim
、
word2vec
、
doc2vec
我正在处理文本数据,目前我已经将我的数据放入术语文档
矩阵
中,并
计算
出TF,术语频率和TF-IDF,术语频率与文档频率相反。从这里看,我的
矩阵
如下所示:行名=单词 填充了他们的TF和TF-IDF分数。我希望使用Word2Vec/Doc2Vec,并获得一个类似于我目前拥有的
矩阵
,然后
计算
文档之间的
余弦
相似
度
。这是模型的输出之一吗?我基本上有大约6000个文档,我想
计算
它们之间的
余弦
相似<
浏览 3
提问于2019-07-11
得票数 0
1
回答
一种新的数据点
相似
度
的求法
data-science-model
、
recommender-system
、
cosine-distance
我已经建立了一个使用
余弦
相似
的推荐引擎。当我想找到与数据集中已经存在的给定记录
相似
的所有记录时,它可以工作。考虑到一个案例,用户输入一个不存在于
相似
矩阵
中的新记录,找到并推荐类似的记录,我正在将新的数据点添加到构建的
相似
矩阵
中,然后选择
相似
的记录,有更好的方法来处理这个问题吗?
浏览 0
提问于2020-11-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在MALLET中获取两个文档之间的
余弦
相似
度
?
java
、
modeling
、
lda
、
mallet
我有一个使用MALLET训练的LDA主题模型,但是我想
计算
两个文档之间的
余弦
相似
度
来获得
相似
度
,但是我不确定我要
计算
哪个文件的
余弦
。我的
余弦
相似
度
函数
运行得很好,但我不确定我在MALLET中比较的是什么。 任何帮助都将不胜感激!
浏览 1
提问于2017-04-07
得票数 0
2
回答
修正的
余弦
相似
效率
python
、
arrays
、
numpy
、
scikit-learn
、
scipy
问题所在 我试图
计算
两个数组之间的
余弦
相似
度
,但基本公式略有变化。也就是说,我只关心与“引用”数组重叠的组件。例如,如果我们要
计算
以下两个数组之间的
余弦
相似
度
: A = [1 0 1] B = [1 1 0][0
浏览 28
提问于2019-10-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用Gensim更新TF-IDF
python
、
gensim
、
similarity
、
tf-idf
您好,我正在使用Gensim来查找文档之间的
相似
度
,因此我对文档进行TF-IDF并
计算
余弦
相似
度
。当我有新文档时,我可以使用index[tfidfvec]
计算
这个文档与以前文档的
相似
度
,但是这样TF-IDF不会更新,并且在
相似
度
计算
中不考虑新词。有没有什么解决方案可以快速更新TF-IDF而无需重新
计算
整个
矩阵
,或者对我的问题有什么最好的解决方案?
浏览 2
提问于2018-12-26
得票数 2
1
回答
为什么text2vec的RWMD模块中的距离在1和-1之间?
r
、
word-embedding
、
text2vec
据我所知,伟大的text2vec软件包的dist2 RWMD特性将
矩阵
之间的距离
计算
为
余弦
距离。这不是意味着1-(
余弦
相似
度
)吗?如果
余弦
相似
度
在0到1之间运行,那么不是也应该得到0到1之间的值吗?
浏览 18
提问于2019-10-25
得票数 0
1
回答
Elasticsearch:在相关评分中使用密集向量上的距离(在查询时)
elasticsearch
我使用elasticsearch来组合不同的东西:-基于密集向量(
余弦
相似
度
)的文本得分搜索。我的问题是,在查询阶段不
计算
余弦
相似
度
,我在文本中的搜索充当预筛选器。我将始终获得结果链接到文本搜索,即使
余弦
相似
更好。例如,如果一个score
函数</e
浏览 1
提问于2020-01-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在使用
余弦
相似
之前,有什么理由(不是)L2-对向量进行规范化吗?
normalization
、
cosine-similarity
、
text2vec
、
vector-space
我读了Levy等人的论文“”,在讨论他们的超参数时,他们说: sim2(x, y = NULL, method = c("cosine", "jaccard"), norm我没有发现(令人惊讶的)在词向量空间/嵌入的
余弦
相似
的情况下,L2-
浏览 4
提问于2018-07-11
得票数 6
回答已采纳
3
回答
如何用已经
计算
出的TFIDF分数
计算
余弦
相似
度
python
、
numpy
、
scikit-learn
、
nlp
、
data-mining
我需要
计算
已经
计算
出TFIDF分数的文档之间的
余弦
相似
度
。2, pears, 0.93, bananas, 0.2我需要生成通常由TFIDFVectorizer生成的
矩阵
这样我就可以
计算
浏览 2
提问于2018-05-16
得票数 0
1
回答
两个
矩阵
之间的
相似
性
matrix
、
similarity
比较两个
矩阵
以查看它们是否
相似
的最佳方法是什么?我有两个12*12的
矩阵
,其中的值是词对之间的
余弦
相似
度
。我想
计算
这两个
矩阵
之间的
相似
度
(我尝试过Pearson、spearman、Kendell等相关关系,我知道这些
矩阵
很
相似
,但这些相关关系的值不是很高。)你知道其他的方法吗?我还尝试了Mantel测试(它对距离
矩阵
执行,但结果仍然不令人满意!)
浏览 0
提问于2019-11-13
得票数 0
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