大矩阵上的余弦相似度
是一种用于衡量两个向量之间相似度的方法，常用于机器学习、自然语言处理和推荐系统等领域。它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度，值越接近1表示越相似，值越接近-1表示越不相似。
在大数据处理和分析中，大矩阵上的余弦相似度可以用于计算用户之间或物品之间的相似度，从而实现个性化推荐、相似用户/物品的聚类等功能。例如，在电影推荐系统中，可以根据用户对电影的评分构建用户向量，然后通过计算用户向量之间的余弦相似度，找到与当前用户兴趣相似的其他用户，进而推荐这些用户喜欢的电影。
腾讯云提供了一系列与大矩阵上的余弦相似度相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的能力，可以用于计算大矩阵上的余弦相似度。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了强大的数据处理和分析能力，包括数据清洗、特征提取、相似度计算等功能，可以用于处理大矩阵上的余弦相似度计算任务。
- 腾讯云推荐引擎（https://cloud.tencent.com/product/re）：提供了个性化推荐的能力，可以基于大矩阵上的余弦相似度计算实现精准的推荐功能。
通过腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地进行大矩阵上的余弦相似度计算，并应用于各种场景，如推荐系统、社交网络分析、文本相似度计算等。
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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k-means对归一化数据进行聚类。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？ 我用过this implementation of Dunn Index。
浏览 94提问于2019-06-12得票数 1
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在语义相似性方面，是否有比较字符串的好的NLP？
machine-learning、python、nlp、similarity、software-recommendation
我想要创建一个聊天机器人，它告诉用户在街道上的交通情况，但暂时不是实时的。我用MySQL创建了一个小型数据库，其中存储了一些有关流量的数据，并根据用户与聊天机器人的交互情况，在适当的时候使用PHP脚本获取这些数据。
我想知道当用户询问同一个问题的变化时，如何处理这个问题，因此可以用相同的答案来回答。例如：
为什么大街上有车辆？
高街交通的原因是什么？
我为什么在高街遇到交通堵塞？
我在大街上堵车了。为什么会这样呢？
显然，我可以从删除停止词(例如did)、命名实体(例如，公路->大街)、定义同义词和应用文本相似性度量(例如Levenshtein距离等)开始。
然而，如果我这样做的话，我想
浏览 0提问于2018-04-19得票数 4
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如何仅根据列表的标题向用户建议标记？
machine-learning、nlp
问题是：
我需要建议的标签，用户只根据标题(5-15字)的名单，他们即将创建。
我们有大约30个预先确定的标签-
Gaming, Movies, TV shows, Documentaries, Books, Music, Art, History, People, Adventure, Sports, Cooking, Travel, Places, Food, Drinks, Fitness, DIY, Technology, Science, Cars, Bikes, Comedy, Shopping, Clothes, Fashion, Photography, Nature, etc
浏览 0提问于2017-11-28得票数 0
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基于内容的推荐系统:如何生成特征向量？
recommendation-engine
这个问题应该不是新问题，但我就是找不到……请原谅我重复地问了一个问题。
无论如何，基于内容的推荐系统要求我们为推荐的项目创建特征向量。因此，我们首先需要解决两个问题: 1.哪些组件足够重要，应该包括在代表项目的特征向量中? 2.一旦我们确定了向量中的所有组件，谁负责填充值？
使用电影作为最流行的例子，我们可能决定使用演员，导演和类型作为向量中的组件。现在，对于过去许多年的每一部电影(有很多电影)，我们如何填充所有这些组件来准备向量的原始数据？手动？自动(如何)？
我可能漏掉了什么。似乎每当我们决定做基于内容的系统时，我们都需要解决这些问题，这些问题并不容易解决。现在，似乎协作过滤更容易了，因为
浏览 35提问于2018-02-12得票数 1
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具有相同长度的多个向量之间的相似性
python、nlp、word2vec
目标：根据用户的技能计算两个用户之间的相似性
Approach：使用gensim库培训模型，了解从职务说明中获得的技能集。当使用model.wv.most_similar时，模型似乎工作得很好。
Problem：模型培训的技能的词汇表与我目前所掌握的技能不匹配，因此我继续从模型的词汇表中找到了一个替换当前技能的方法，使用模块difflib的SequenceMatcher找到了一个相似的w.r.t拼写。例如："PyTorch“在我目前的技能中存在，但是模型的词汇中有”火炬“作为一种技能。因此，使用SequenceMatcher，我发现"torch“与模型的词汇表具有最大的相
浏览 10提问于2022-04-30得票数 0
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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
我有一个包含5000项(行)和2048个特性(列)的dataframe。
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。但对于大量的数据，它变得缓慢。或者还有其他快速和准确的距离度量吗？
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
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如何度量两个文本文档之间的相似性？
machine-learning、deep-learning、text-mining、similarity、similar-documents
假设我有100个文本文档，我想对这些文档进行集群。
第一步是构造文档的成对相似矩阵100X100。
我的问题是：
衡量两个文档之间相似性的通用方法是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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两个文档之间的不同特征
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我试图找出这两份文件之间的不同之处。我正在使用gensim，到目前为止已经获得了相似度分数。
有没有办法知道两个文档之间的相异分数和相异特征？如何评估它？
浏览 1提问于2018-07-03得票数 0
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Javascript集群功能度量
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因此，我正在将一个旧的数据可视化转换到一个新的平台上，并且我有点被他们的社区排序功能卡住了。在原始代码中，看起来作者使用了带有余弦相似度计算器的凝聚聚类。我认为在Javascript中实现这一点的最好方法是用clusterfck创建一棵树，使用我的自定义余弦相似性函数作为度量。对于我传递的每一组数据，树排序几乎都是正确的。(但由于项目规范，“几乎”还不够好)。我检查了我的算法，一切看起来都是正确的，但当我使用余弦相似度和欧几里德距离比较我的结果时，我得到了相同的排序结果。
这可能是什么原因造成的？我想我可能传递了一些错误的东西，clusterfck默认传递了欧几里得。下面是我的一大段代码。有人
浏览 0提问于2012-07-26得票数 1
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布尔数据的相似度计算
recommender-system、similarity
我试图实现简单的推荐系统，并试图理解不同的方法来实现我的目标。
我的数据集由用户和他们购买的物品组成。我有关于什么项目的用户购买的信息和这些项目的描述形式的标题。
起初，我想我可以使用基于用户的协作过滤方法，但我仍然坚持这样做。我不太清楚如何计算布尔数据的相似性。
例如，当我有这样的数据时
1 2 3 4
A 0 1 0 1
B 0 1 0 1
C 1 0 1 1
D 0 1 0 0
E 0 0 1 1
我想向用户E推荐项目，那么在这种情况下我应该如何计算相似性呢？例如，我从python中的scikit学习模块中选择了余弦相似性。但我不太清楚
浏览 0提问于2017-12-04得票数 2
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使用python对值列表进行余弦距离计算
python、arrays、numpy、distance、trigonometry
我的目标是通过从列表中取一个值来计算f列表(f=[[3492.6], [13756.2], [22442.1], [22361.9], [26896.4]])中每个值的余弦相似度，并计算列表中其他值与之的余弦距离有多近。因此，结果应该是五个不同的相似性分数。然而，由于某些原因，即使当我在其他数据集上测试代码时，我也一直将1.0作为余弦相似度。显然，与[13756.2]相比，[22361.9]更类似于[22442.1] (相对于距离)。参见下面的代码；
import numpy.linalg as LA
import numpy as np
import sys
f=[[3492.6], [1
浏览 0提问于2013-07-29得票数 3
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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：
向量归一化()如第二节所述，所有向量(即W行)都归一化为单位长度(L2归一化)，使点积运算等价于余弦相似。
然后，我回顾了R- sim2包中text2vec向量相似函数的默认值是L2-范数向量，首先：
sim2(x, y = NULL, method = c("cosine", "jaccard"), norm = c("l2", "none"))
因此，我想知道，这其中的动机是什么，规范化和余弦(无论是在text2vec还是一般情况下)。我试着阅读L2范数，但
浏览 4提问于2018-07-11得票数 6
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协同过滤中分类变量相似度的计算
python、recommendation-engine、collaborative-filtering
我正在尝试构建一个使用协作过滤的推荐系统。
我有用户项数据集.我无法找到相似的用户之间的相似性，因为我不能使用欧几里德/余弦距离将无法在这里工作。，如果我将分类变量转换为0，1，则无法计算距离。请您在python中提出处理分类数据的推荐算法，好吗？
浏览 7提问于2019-10-14得票数 0
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理解apache solr对非数学背景的评分
tomcat、solr、lucene
我正在学习apache评分方法。这里说，你应该去页面了解得分公式。由于我不是来自数学背景，所以我真的很难理解高水平的数学。有没有其他方法可以轻松地理解基本的评分公式？
浏览 1提问于2013-02-07得票数 1
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计算加权树的相似度
tree、recommendation-engine、collaborative-filtering
我的树的结构很简单，深度是2，每个子节点都是根的直接子节点，除了根之外，每个节点都有一个权重。有没有好的方法来衡量两棵树的相似性？
这是最初的问题：
假设你有一个关于你读过的书的数据列表。该列表包含类似于哈希表的键和值。键是图书类别，值是您在当前类别下阅读的图书数量。所以每个人都有这个数据列表，我想根据这个数据列表来比较两个用户的相似度。我知道协作过滤可以做到这一点，但我正在尝试这种方式，并将其与cf进行比较。
因此，我将数据列表视为一棵加权树。类别是子节点，每个子节点的权重是该类别在用户账簿中出现的次数。
相似度与协同过滤中两个用户的相似度相似。这是个数字。
浏览 0提问于2012-05-12得票数 1
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术语频率的相关性度量
statistics、feature-selection
我正在尝试编写一个框架来比较一组标签，例如(对于一个问题的5个回答是/否的样本) [0, 1, 1, 1, 0]与一系列用于确定相关性的特性。对于非稀疏的数字特征，如“字数”或“平均字长”，我知道我可以使用方差协方差矩阵来判断“字数”或“平均字长”是否是模型回答问题的信息特征。
我希望能够对术语频率做同样的事情(假设在scikit-learn中使用CountVectorizer )，但是由此产生的协方差矩阵将是相当大的，并且只会指示这个特定术语是否是一个信息特性。我如何得到某种“崩溃”或“聚合”的相关性度量？这有可能吗？
浏览 0提问于2015-10-06得票数 4
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NLP -将具有相同含义的单词组合为一个单词
r、nlp、tm
我是NLP的新手。我的问题是，我是否可以使用NLP将相同含义的单词组合成一个单词，例如，考虑以下行；
1. It’s too noisy here
2. Come on people whats up with all the chatter
3. Why are people shouting like crazy
4. Shut up people, why are you making so much noise
正如人们可以注意到的，这里的共同点是人们都在抱怨噪音。
noisy, chatter, shouting, noise -> Noise
是否可以使用NLP使用公共实体对
浏览 2提问于2018-05-04得票数 0
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用java程序计算余弦相似度
java、tf-idf、trigonometry
我有一个问题，要计算一个相似性度量，为我的最终项目开发一个搜索引擎。
在java中，我必须使用tf，以色列国防军+余弦相似度，我不知道如何计算它。
我有自己的数据库，里面有811份文件。
浏览 3提问于2011-03-28得票数 0
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如何获得与自动编码器的相似性？
deep-learning、similarity、autoencoder
我已经建立了一个自动编码器从一个非常高的维度(200维)空间提取一个更小但重要的表示(16个维度)。
现在我有了这些“编码”向量，我想要计算某种相似的分数，或者聚类。
我不知道在这一点上适用哪一种距离概念。考虑到我使用了自动编码器，我有什么想法可以得到相似/聚类吗？
浏览 0提问于2019-07-08得票数 1
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使用相同源的余弦相似和完全不同的结果
python、machine-learning、cosine-similarity、word-embedding、machine-translation
我正在学习单词嵌入和余弦相似性。我的数据是由两组相同的词组成的，但用的是两种不同的语言。
我做了两次测试：
我用单词向量的平均值来度量余弦相似度(我认为它应该被称为软余弦相似度)。
我用单词向量测量了余弦的相似性。
我是否应该期望获得同样的结果？我注意到有时我有两个相反的结果。因为我是新来的，所以我想弄清楚我是否做错了什么，或者背后是否有解释。根据我所读到的，软余弦相似度应该比通常的余弦相似度更准确。
现在，是时候给你展示一些数据了。不幸的是，我不能发布我的一部分数据(文字本身)，但我会尽我最大的努力给你的信息，我可以给你。
在此之前的一些其他细节：
我使用FastText
浏览 3提问于2019-07-24得票数 0
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