，而忽略了对于损失函数和负采样比率的研究，因此基于以上动机，本文提出了一个简单且强悍的交互编码器，在此基础上用实验分析了不同的损失函数和负采样比率对推荐结果的影响，并最终提出了一个有效的余弦对比损失。...其中表示学习模块主要负责学习用户和物品的特征表示，比如MF、Item2vec以及DSSM等，匹配模块主要用来学习两者之间的交互关系，从简单的内积、余弦相似度到复杂的MLP等机制。...，用户表示方面主要是将用户的隐特征向量与历史交互物品的隐特征向量进行了加权求和，其中历史交互物品的隐特征向量通过多种聚合方式实现，然后通过将用户的特征表示与候选物品的特征表示求余弦相似度进行比较，最终利用余弦对比损失...最终，通过余弦相似度来计算用户 u 和物品 i 的相似度： 在本文的实验中，认为平均池化是一种健壮的聚合方法，另外两种通常需要更多的尝试来进行调参，在某些情况下只能带来微小的改进。...本文通过对协同过滤方法的分析，发现大多数研究都集中在交互编码器的设计上，而在很大程度上忽视了损失函数和负采样对协同过滤模型的影响。
基于余弦相似度 余弦相似度为什么是上面这种写法呢，因为这里，我们并不是用的用户对物品的评分，而是用的0-1表示，所以对两个集合做交集，相当于进行了点乘。...如果我们的矩阵是用户对物品的评分，那么计算余弦相似度的时候可以利用用户的具体评分而不是0-1值。...换句话说，两个用户对冷门物品采取过同样的行为更能说明他们兴趣的相似度，因此，我们可以基于物品的流行度对热门物品进行一定的惩罚： ?...2.3 向量化召回评价 向量化召回是目前推荐召回核心发展的一代技术，但是它对模型结构做了很大的限制，必须要求模型围绕着用户和向量的embedding展开，同时在顶层进行内积运算得到相似性。...下面是一个模型的示例： ? 3.3 兴趣树是怎么构建的 前面两个问题，都是在给定树结构的情况下来介绍的，那么怎么来构建一棵兴趣树呢？每层是怎么分叉的呢？
余弦相似度经常被用作抵消高维欧式距离问题。余弦相似度是指两个向量夹角的余弦。如果将向量归一化为长度均为 1 的向量，则向量的点积也相同。...两个方向完全相同的向量的余弦相似度为 1，而两个彼此相对的向量的余弦相似度为 - 1。注意，它们的大小并不重要，因为这是在方向上的度量。 ?...缺点：余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小，而只考虑它们的方向。以推荐系统为例，余弦相似度就没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。...用例：当我们对高维数据向量的大小不关注时，可以使用余弦相似度。对于文本分析，当数据以单词计数表示时，经常使用此度量。...例如，当一个单词在一个文档中比另一个单词更频繁出现时，这并不一定意味着文档与该单词更相关。可能是文件长度不均匀或者计数的重要性不太重要。我们最好使用忽略幅度的余弦相似度。
可以使用请求的入参相似度来进行分类和去重。入参相似度指请求入参之间的相似程度，可以使用一些相似度算法（如余弦相似度、编辑距离等）来计算。...考虑字符串的分布特征：余弦相似度考虑了字符串中词语的分布特征，可以捕捉到更多的语义和上下文信息。 无法处理字符顺序：余弦相似度将字符串表示为向量，忽略了字符的顺序信息。...因此，在某些应用场景中，顺序关系可能很重要，而余弦相似度无法准确捕捉这种关系。...余弦相似度（ Cosine Similarity ）：余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来度量相似度。...在字符串相似度计算中，可以将字符串转换为向量表示，例如使用词袋模型或 TF-IDF 向量表示。然后，计算两个向量之间的余弦相似度，值越接近 1 表示越相似。
，我们无法通过这种词向量得知两个词在语义上是否相似，并且如果词表非常大的情况下，每个词都是茫茫 0 海中的一个 1，这种高维稀疏的表示也有可能引发维度灾难。...(欧式、余弦等)，从而判断词与词语义上的相似性，也就解决了上述one-hot方法表示两个词之间的相互独立的问题。...利用这一个正例和neg个负例，我们进行二元逻辑回归（可以理解成一个二分类问题），得到负采样对应每个词wi对应的模型参数以及每个词的词向量。...我们来看一下如何进行负采样，得到neg个负例。word2vec采样的方法并不复杂，如果词汇表的大小为V，那么我们就将一段长度为1的线段分成V份，每份对应词汇表中的一个词。...)，对CBOW模型来说，就是把上下文词向量加和，然而，对于Skip-Gram模型来说就是简单的传值。
之前文章介绍了skip-gram的原理，这篇文章给出模型的实现细节以及pytorch和tensorflow的实现。...回顾 # 假如用余弦相似度来计算两个词的one-hot编码得到0，即不能编码词之间的相似性，所以有了word2vec的方法，包括skip-gram和CBOW。...接前文，假如我们拥有10000个单词的词汇表，想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的...实际算法中使用多种策略来减少模型的资源使用（内存）以及提高词向量表征质量2 负采样 从隐藏层到输出的Softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的Softmax概率，再去找概率最大的值。...高频词进行抽样原因：高频词相对于低频词来说提供的信息少；高频词随着样本增多本身表示也不会发生太大变化使用概率P来丢掉一定的单词 P(w)=1- \sqrt{\frac{t}{f(w_i)}} 其中t为设定的阈值
3 余弦距离的应用 知识点：余弦相似度，余弦距离，欧氏距离，距离的定义 问题：为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧式距离？...两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心它们的绝对大小，余弦相似度取值范围为【-1,1】，余弦距离取值【0,2】 当一对文本相似度的长度差距很大，但内容相近时，如果使用词频或词向量作为特征...，它们在特征空间中的欧氏距离通常很大； 而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。...余弦相似度在高维情况下依然保持“相同时为1，正交时为0，相反时为-1”的性质。而欧式距离的数值则受维度的影响，范围不固定。 若向量模长经过归一化，则使用余弦相似度和欧式距离有单调的关系。...问题：在自助法的采样过程中，对n个样本进行n次自主抽样，当n趋于无穷大时，最终由多少数据从未被选择？
提到检测“某某”的相似度相信很多人第一想法就是将需要比较的东西构建成两个向量，然后利用余弦相似度来比较两个向量之间的距离，这种方法应用很广泛，例如比较两个用户兴趣的相似度、比较两个文本之间的相似度。...在给定的输入的图像中，我们可以使用一个散列函数， 并基于图像视觉上的外观计算它的“图像散列”值，相似的头像，它的散列值应该也是相似的。...现在诸如谷歌识图、百度识图几乎都是采用深度学习的方式进行相似性检索，这个下篇文章介绍。 为什么余弦相似度不适合用来检测图片相似度 最后我们来讨论下为什么不使用余弦相似度来检测图片的相似度。...通常情况下我们会将图片转化为像素向量(基于像素点灰度值的频次)，从而计算两个图片的相似度，这种做法其实就是计算两个图片的直方图的相似度，然而这样就只保留了像素的频次信息，丢掉了像素的位置信息，信息损失太大...之后我将会讲述如何通过深度学习抽取图像特征的方式来比较图片的相似度。 由于能力有限，在整理描述的过程中难免会有些错误，如有建议，可以留言区批评指正?
AUC AUC是ROC曲线下的面积大小，该值可以衡量反应基于ROC曲线衡量出的模型性能。 余弦距离 余弦相似度的范围为[-1,1]。相同的两个向量相似度为1。...1减去余弦相似度即是余弦距离，因此余弦距离的取值是[0,2]，相同的两个余弦距离为0。 对于两个向量A和B，其余弦相似度定义 ? 即两个向量夹角的余弦，关注两个向量之间的角度关系。...比如一对文本相似度的长度差距很大，但是表达的内容差不多，那么在空间中的欧式距离就会很大，但是余弦相似度却可能很小。...比如在Word2Vec中，其向量的长度经过归一化，那么欧式距离和余弦距离关系单调。 ?...自助法不同，对于总数为n的样本集合，进行n次有放回的随机抽样，得到大小为n的训练集，n次采样中，即是被重复采样，没被采集都没有关系。最后把抽到的作为训练集，没抽到的作为验证集。
基于内容的推荐算法 基于内容的推荐算法，是将item的名称、简介等进行分词处理后，提取出TF-IDF值较大的词作为特征词，在此基础上构建item相关的特征向量，再根据余弦相似度来计算相关性，构建相似度矩阵...不同图书代表不同维度，评分则代表了特征向量在该维度上的投影长度，根据用户对不同图书的喜爱程度建立用户的特征向量，然后根据余弦相似度可以判断用户之间的相似性。根据相似性可以建立用户相似矩阵： ?...很显然，通过根据用户对历史图书的评分情况，可以得到用户对其的喜爱情况，在此基础上构建出用户特征向量，可以一定程度上判断两个用户在图书品味上的相似程度，进而我们可以认为，若A和B比较相似，可以认为A喜欢的书...在给A用户进行图书推荐时，找到与其相似度较高的其他用户，然后除去A用户已看过的图书，结合相似用户对某本图书的喜爱程度与该用户与A用户的相似度进行加权，得到的推荐指数越高的图书优先进行推荐。...基于内容的过滤方式与协同过滤中建立用户相似矩阵的方式类似，都是利用特征向量来进行余弦相似度计算，从而判断物品的相似性。
本篇文章是我在读期间，对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。...以答案选择任务为例，从左至右，作者采用上下并行的双通道浅层CNN模型来分别学习输入的问题和答案的句子向量表达，然后经过相似度矩阵M计算相似度，全连接层和隐藏层进行特征整合和非线性变换，最后softmax...3.2 基于词语粒度的相似度矩阵直接学习并计算文本相似度 如下图，Meng在其文章中[7]直接基于词向量计算输入文本对儿在单词粒度上的相似度（计算方式有多种：欧式距离、余弦距离、参数化的相似矩阵），并以此为后续深层卷积神经网络的输入...（2）问题和候选答案的句子矩阵经过跳跃卷积层和K-Max均值采样层，最终形成对问题和答案各自的向量表达，记作Xq和Xa 。（3）Xq和Xa会根据学习得到的相似度计算矩阵M得到一个相似度分数。...但是在短文本相似度相关任务中，如问题和候选答案，往往是文本对儿间在语义、词语表达、语序等方面存在关联，而前人方法忽略了这点。
近期在研究开源的 rust 实现的向量数据库 qdrant。顾名思义，向量数据是用于存储和查询向量的数据库，而向量本质上是一个多维空间中的点。...我们使用 sentence-transformers 加载了 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型，并使用该模型将两个句子转换为向量表示，然后计算了两个向量的余弦相似度...余弦相似度是一个常用的相似度度量方法，其值域为 [-1, 1]，值越大表示两个向量越相似。其他的相似度度量方法还有欧氏距离、曼哈顿距离等。 我们还可以使用中文文本进行测试。...tensor([[0.1900]]) 可以看到相似度最高的一组是“湖南的省会是长沙”和“长沙是湖南的首府”，这两句本质是同一个意思。...使用 sentence-transformers 进行语义搜索 通过比较不同向量间的余弦相似度，我们可以找到最相似的向量，这就是语义搜索的基本原理。
03 余弦距离的应用 在模型训练的过程中，有时我们需要评估样本之间的距离（相似度）。...在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，最常用的两种度量相似性的方法为欧式距离和余弦相似度（距离），欧式距离（即 L2 范数）的计算公式为（以二维为例）： 余弦相似度的定义为： 其取值范围为...在高维情况下，余弦相似度可以保持“相同时为1，正交时为0，相反时为−1”的性质，而欧氏距离则范围不固定，且含义较模糊。...而在某些场景（例如 Word2Vec 中，其向量模长是经过归一化的，此时欧式距离和余弦距离有着单调的关系： 余弦相似度的一个缺陷在于其无法衡量不同维度上的数值的差异，在某些场景（如推荐系统）下我们需要将这种差异考虑进来...问题 2：在自助法的采样过程中，对 n 个样本进行 n 次自助采样，当 n 趋向于无穷大时，最终有多少数从未被选择过？
本文将通过识别两段文本是否相似，来看看常见的相似算法，及线上落地方案。 2 向量化 一般情况下，我们会将数据进行向量化，将问题抽象为数学问题。...4.1 余弦相似度 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。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。公式如图2： ?...图3 欧式距离和余弦相似度区别 欧氏距离和余弦相似度各自的计算方式和衡量特征，分别适用于不同的数据分析模型：欧式距离适应于需要从维度大小中体现差异的场景，余弦相似度更多的是方向上的差异。...如果我们分词后，将每个词赋予一定的权重，那么可以使用欧氏距离。更多情况下，我们采用余弦相似度来计算两文本之间相似度。 6 大规模文本相似 上面的相似算法，适用于小量样本，两两计算。...汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。 8 降维比较 Google的论文给出的数据中，64位的签名，在汉明距离为3的情况下， 可认为两篇文档是相似。
深度学习自然语言处理 分享 整理：pp 摘要：余弦相似度是两个向量之间角度的余弦值，或者说是两个向量归一化之间的点积。...一种流行的应用是通过将余弦相似度应用于学习到的低维特征嵌入来量化高维对象之间的语义相似性。在实践中，这可能比嵌入向量之间的非归一化点积效果更好，但有时也会更糟。...正则化对余弦相似性的影响：论文探讨了在训练过程中使用的不同类型的正则化如何影响余弦相似性的结果，以及这些影响在深度学习模型中可能更加复杂和不透明。...结果可视化：作者通过可视化的方式展示了在不同正则化和模型选择下，余弦相似性结果的差异。这包括了在训练过程中允许任意缩放奇异向量时，余弦相似性可能产生的不同结果，以及在唯一解情况下的结果。...用户和物品的动态特性：在推荐系统中，用户的兴趣和物品的流行度可能会随时间变化。研究这些动态特性如何影响余弦相似性度量，以及如何设计模型来适应这些变化，是一个值得探索的问题。
为了验证这一假设，本文测量了在不同时间段训练的每对时间向量的模型权重之间的余弦相似度（见附录第 A.1 节）。 本文的结果显示，这一相似度指标和性能（图 11）随着时间的推移，存在相似的衰减。...表 1 显示，余弦相似度与不同年份相对性能变化之间的相关性在 WMT 语言建模中最高。...在两两月度之间， WMT 时间向量的余弦相似度中可以看到周期性条纹（见附图 9）。...接下来将探讨如何利用这种结构，通过时间向量之间的插值来提高新时间段的性能。 对中间时间进行插值 存档问题或采样率低会导致数据集在最新和最旧示例之间出现间隙。...在没有数据的情况下，由于时间上的错位，预计模型在这些 "间隙" 时间上的表现会更差。在本节中，可以发现通过对最新和最旧时间的模型进行微调，可以更好地让模型适应这些时间段。
为了比较人脸并找出两个人脸是否相似，我们需要在向量空间中对它们进行编码，如果两个人脸相似，则与它们相关联的两个向量也都相似（接近）。...最后一层（在完全连接的层之前）对高级功能进行编码。因此，我们可以使用它将输入嵌入向量空间中，希望相似图像彼此靠近。 详细地，我们将使用在vggface2数据集上训练的初始Resnet。...余弦相似度将输出[-1，1]之间的值。在朴素的情况下，两个比较的向量相同，它们的相似度为1。因此，最接近1的相似度。 现在，我们可以在数据集中找到每对之间的所有距离。...我的想法是取n张允许的人的图像，在嵌入空间中找到中心，选择一个阈值，看d看中心和新图像之间的余弦相似度是小于还是大于它。...它依靠神经网络对相似面孔彼此靠近的高维向量空间中的裁剪面孔进行编码。但是，我不知道该模型是如何训练的，并且可能很容易弄糊涂（即使在我的实验中该算法效果很好）。
到底什么是相似度呢 在推荐系统中，近邻推荐的核心就是相似度计算方法的选择，由于近邻推荐并没有采用最优化思路，所以效果通常取决于矩阵的量化方式和相似度的选择。...在近邻推荐中，最常用的是相似度计算方法是余弦相似度，事实上，除了余弦相似度，还有其他的计算方法，比如：欧式距离、修正余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德（Jaccard）相似度。...可以看到，余弦相似度对向量长度进行了归一化，所以它的结果与向量长度无关，只与向量的夹角有关。...例如：用户A对 a、b 两部电影的评分分别是 1 分和 2 分，用户B对两部电影的评分分别是 4 分 和 5 分，计算两个用户向量的余弦相似度，即 [1, 2] 和 [4, 5]，结果为 0.98，说明这两个用户比较相似...修正后的余弦相似度在计算时，会将向量中的每个维度的元素减去该维度对应的均值作为计算值。
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