我正在通过以下代码创建一个数据集: from lightfm.data import Dataset
from lightfm import LightFM
dataset = Dataset()
dataset.fit((row['id'] for row in user_queryset.values()),
(row['id'] for row in item_queryset.values()))
num_users, num_items = dataset.interactions_shape()
(intera
我正在尝试实现textrank算法,其中我正在计算所有句子的余弦相似矩阵。我想使用Spark并行创建相似矩阵的任务,但不知道如何实现it.Here代码: cluster_summary_dict = {}
for cluster,sentences in tqdm(cluster_wise_sen.items()):
sen_sim_matrix = np.zeros([len(sentences),len(sentences)])
for row in range(len(sentences)):
for col in
我正在探索句子转换器,并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子,如1)这是第三个例子,2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢?
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader
#Define the model. Either from scratch of by loading a pre-trained model
model = Sen
我正在尝试使用scipy稀疏矩阵实现余弦相似度,因为我在使用正常矩阵(非稀疏)时遇到了内存错误。然而,我注意到当输入矩阵(观察值)较大时,稀疏和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我是不是做错了什么,或者,有没有办法解决这个问题?这里的代码中,输入有5%为1,95%为0。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse
A = np.random.rand(10000, 1000)<.05
A_sparse = spa
我有一些单词是我想要考虑的与原始单词相似的同义词。例如,在本例中,单词restaurant和bar被视为同义词。
为了在这种情况下应用余弦相似度,我决定在两个向量中保留相同的单词,但是如果一个单词被认为是同义词,那么我会在计数器中减去一个“惩罚”。在这个场景中,我必须将原始的v1='cafe‘与v2='restaurant’进行比较。然后,我有以下内容:
v1=Counter({'cafe': 1})
v2=Counter({'cafe': 0.65}) #0.65 because word restaurant is synonym
然而,如果
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix,为了构建产品推荐,我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是,在使用columnSimilarities()之前,是否需要规范每个产品的向量?我读过关于归一化和余弦相似的文章,并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化,就好像我们把向量规范化了一样,余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外,余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明,Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
我想要找到一个查询行和另外10个行之间的余弦相似度(或者欧几里得距离,如果更容易)。这些行都是nan值,因此如果列是nan,则忽略它们。
例如,查询:
A B C D E F
3 2 NaN 5 NaN 4
df =
A B C D E F
2 1 3 NaN 4 5
1 NaN 2 4 NaN 3
. . . . . .
. . . . . .
因此,我只想得到查询的每个非空列与df列中的行之间的余弦相似性。因此,对于df中的第0行,B和F在查询和df中都是非空的。
然后,
我正在寻找一个潜在的匹配算法应用于2个数据集( DS1,DS2),这将为所有DS1 x DS2提供一个分数。
要举例说明这个问题:想象一群求职者在找工作。什么样的工作符合求职者的个人资料,哪些求职者能与工作匹配。
任何指针或文档,你可以指示我来帮助我这个?
投入:
求职者(DS1)
ID | name | skills | bio | ...
u1 | alex | C# | candidate bio blah ...
u2 | john | JVM,AWS| ...
u3 | emma | AWS,CSS| ...
作业(DS2)
ID | name | sp