我们知道，IDF是按文档为单位统计的，无论文档的长短，统一都按一篇计数，感觉这个统计的粒度还是比较粗的，有没有办法将文本的长短，这个明显相关的因素也考虑进去呢，让这个公式更加精细些？ ...我们可以考虑在统计文档个数时，为每个文档引入包含多少个词这样一个权重，以区别长短不同的文档，沿着这个思路，改写一下IDF公式： 我们用所有文档中的词做成词库，那么上式中： 综合上面的推导过程，我们知道...时间复杂度最快可达O（1）级，比如词库以Hash表存储。 关于TF-IDF更完整的介绍及主流用法，建议参看阮一峰老师的博文《TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词》。...常见的应用有： 1、关键词抽取、自动标签生成 作法都很简单，分词后排除停用词，然后按权重值排序，取排在前面的若干个词即可。 ...3、相似度计算 相似度计算，我们将在下一篇文中单独介绍。 五、演示程序 在演示程序显示词库结果时，是按本文所介绍的权重公式排序的。
它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...PyTextRank分四个阶段工作，每个阶段将输出提供给下一个： 在第一阶段，对文档中的每个句子执行词性标注和词形还原。 在第二阶段，关键短语与其计数一起被提取，并被标准化。...通过近似句子和关键短语之间的jaccard距离来计算每个句子的分数。 根据最重要的句子和关键短语总结文档。...LexRank使用IDF修改的余弦作为两个句子之间的相似性度量。该相似度用作两个句子之间的图形边缘的权重。LexRank还采用了智能的后处理步骤，确保为摘要选择的顶级句子彼此不太相似。...通过首先找到单个/短语在任何单个引用中出现的最大次数来计算修改的N-gram精度。此计数成为该单词/短语的最大引用计数。
算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。...聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。...23）LDA 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。...对于包含N中物品的数据集共有2 N −1种项集组合，重复上述计算过程是不现实的。 研究人员发现一种所谓的Apriori原理，可以帮助我们减少计算量。...也就是说，一旦计算出了{2,3}的支持度，知道它是非频繁的后，就可以紧接着排除{0,2,3}、{1,2,3}和{0,1,2,3}。 关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。
在这个过程中，我们经常会被问及一些基础文档相关或重复性的问题，加之不断有新用户进群，最终便形成了一个【提问、解答、重复提问、重复解答】的循环。...说回 OSSChat，如何在保证它在性能提升的同时还能减少使用成本，成为团队亟待解决的大问题。烦恼于这件事的解决方案，大家经常食不知味。 于是，我明确提出了吃饭时不聊工作的要求。...所以，GPTCache 只会在达到删除阈值时触发异步操作（如构建索引、压缩等）。...实验 3 将所有负样本插入到缓存中，并使用它们句子对中的另一个句子作为查询。虽然某些负样本获得了较高的相似度得分（ChatGPT 认为它们的相似度打分大于 0.9），但是没有一个负样本命中缓存。...以上就是团队进行的典型实验，目前，我们已将 GPTCache 集成到 OSSChat 聊天机器人中，并努力收集生产环境中的统计数据。后续，我也会发布基准测试报告，报告中还包含实际用例，可以期待一下！
找到分值最高的句子，之后再排除这个句子，重新计算文档中每个单词的概率。之所以这样做是因为所选句子已经包含了文档总体意义的一部分，即这一部分变得不那么重要 - 有助于避免过度重复。...你需要重复这个过程，直到达到所需的摘要长度。 这项技术很简单。它不需要通过数据库来建立每个单词出现在所有文档中出现的一般概率。您只需要单词在计算每个输入文档中的概率。...通过短语的长度对相似度进行标准化，以避免较长短语的相似度总是高于较短短语的问题。...用于衡量相似度的单词可以进行词干化；非索引词通常不在计算之列；也可以进一步地排除动词，不过如果你还没法确定词性，那这会很复杂。...不过其理念很简单：含义相似的词语在文本中的相似部分出现。所以你首先先建立一个标准 TF-IDF 矩阵，这个矩阵只需包含在各个特定文档中和所有文档中每个单词的词频。
在这个过程中，经常会被问及一些基础文档相关或重复性的问题，加之不断有新用户进群，最终便形成了一个「提问、解答、重复提问、重复解答」的循环。...所以，GPTCache 只会在达到删除阈值时触发异步操作（如构建索引、压缩等）。...用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。将正样本阈值设置为 0.6，使用以下 prompt 生成相似度分数： （注：以上 prompt 为中文翻译。...实验 3 将所有负样本插入到缓存中，并使用它们句子对中的另一个句子作为查询。虽然某些负样本获得了较高的相似度得分（ChatGPT 认为它们的相似度打分大于 0.9），但是没有一个负样本命中缓存。...以上就是团队进行的典型实验，目前，我们已将 GPTCache 集成到 OSSChat 聊天机器人中，并努力收集生产环境中的统计数据。后续，我也会发布基准测试报告，报告中还包含实际用例，可以期待一下！
临床事件预测：根据患者病史对疾病进行鉴别诊断（译者注：鉴别诊断指根据患者主诉，与其他疾病鉴别，并排除其他疾病可能性的诊断方法）。 天气预报：根据过去的天气情况预测下一时段的天气。...当序列中包含在以前的训练迭代中没有出现过的项时，就需要重新训练。这个过程代价特别高，在经常遇到新项的情况下是不可行的。...对于单个行，我们使用倒排索引(II)找到与该行相似的序列。然后，找出相似序列的结果，将其添加到计数字典的数据项中，并给出它们的分值。最后，使用“计数”返回得分最高的项作为最终预测。...将每个相似序列的后续项与得分一起添加到字典中。例如，继续上面的示例，随后的[‘E’，‘F’]项的得分计算如下： 计数字典的初始状态= {},是一个空字典。...如果字典中没有该项，那么： 得分= 1 + (1/相似序列的数量) +(1/当前计数字典中项的数量+1)*0.001，否则，得分= (1 + (1/相似序列的数量) +(1/n当前计数字典中项的数量+
在西门子 PLC 中，我们可以使用函数块（FB）或函数（FC）来创建可重复使用的程序模块。通过调用结构，我们可以在程序中使用这些模块，并通过参数传递实现数据的共享和交互。...当出现故障时，调用结构可以帮助我们定位错误发生的具体模块，从而更快速地进行故障排查。 下面是其中一个程序的示例，您可以在其中看到调用结构表的外观和它包含的一些信息，如地址、和详细信息等。...在西门子 PLC 中，我们可以使用从属结构将逻辑相关或功能相似的代码块分组，并为每个从属结构定义输入输出接口。...下面是其中一个程序的示例，您可以在其中看到分配列表的外观和它包含的一些信息，如输入输出、位储存器、定时器、计数器等。...在实际应用中，我们还应该注重良好的编程习惯和文档记录，以便更好地理解和维护 PLC 程序。
发现集包括43女FM和20HC，由于伪迹排除5FM和3HC。重复集包括34FM和21HC，2FM和1HC排除，1FM由于不符合临床诊断标准被排除。...计算均值和最大FD作为平均和瞬态FD。平均FD大于均值3SD的被试被排除。为排除移动不会对NMI和phi的组差异带来贡献，将均值和最大FD作为NMI组差异检验的协变量。...使用最大化模块化的社区检测方法为个体受试者生成功能网络，并考虑了1000次重复的全连接和加权相关矩阵。共识分析用于生成每个个体特定的网络。具体来说，计算两个节点在同一社区中的次数生成一致矩阵。...基于共识分析生成的个体水平分区的全加权矩阵计算模块度。 2.4.2 归一化互信息 为量化被试间全球网络组差异，我们用归一化互信息。NMI测量了所有被试两个网络间的成对相似性（图1b）。...计算组间NMI作为不同组所有被试间平均成对NMI（FM-HC）。更大的NMI说明两个网络在社区结构上更大的相似度。
它会导致高灵敏度和过拟合。 通常，当增加模型的复杂性时，会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而，这种情况只会在特定的点发生。...空间复杂度降低。 10、如何在线性回归模型中找到RMSE和MSE ? 采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。...为了解决这个问题，我们可以这样做 使用其他方法来计算模型性能，如精度/召回率，F1评分等。...在统计数据中，混淆因素是一个影响因变量和独立变量的变量。...TF-IDF是 term frequency-inverse document frequency,的缩写，是反映一个词对集合或语料库中的文档的重要性的统计数字。
4.查询时输入即搜索 把邮编的事情先放一边，让我们先看看前缀查询是如何在全文查询中起作用的。...了解了查询归一化、协同和索引时权重提升这些方式后，可以进一步了解相关度计算最有用的工具：查询时的权重提升。 3....查询时权重提升 在 语句优先级（Prioritizing Clauses） 中，我们解释过如何在搜索时使用 boost 参数让一个查询语句比其他语句更重要。...Elasticsearch 将 实用评分算法 作为默认相似度算法，它也能够支持其他的一些算法，这些算法可以参考 相似度模块 文档。...配置BM25 配置相似度算法和配置分析器很相似， 自定义相似度算法可以在创建索引时指定。
（6）存储选型 0x03 比较相似度 ---- 0x01 海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法...0x02 海量simhash查询 原文链接：文档相似度算法 Simhash 造成网页近重复的可能原因主要包括： 镜像网站、内容复制、嵌入广告、计数改变、少量修改 在引入simhash的索引结构之前，先提供两种常规的思路...查询的复杂性在于：已有海量（如100亿个）文章的simhash，给定一个新的simhash，希望判断是否与已有的simhash相似。...优化的方法就是”抽屉原理“，因为2个simhash相似的标准是<=3比特的差异，所以如果我们把64比特的simhash切成4段，每一段16比特，那么不同的3比特最多散落在3段中，至少有1段是完全相同的。...那么在查询时，我们对上述simhash做4段切割，然后做先后4次查询： 用a=0000000000000000 找到了set集合，遍历集合里的每个simhash做异或运算，发现了汉明距离<=3的重复simhash
一、简介 本文博主给大家讲解如何在自己开源的电商项目newbee-mall-pro中应用协同过滤算法来达到给用户更好的购物体验效果。...这一步需要从商城系统中获取用户的行为数据，如浏览、购买、评价等，然后进行一些必要的清洗和转换，以便后续的分析和计算。...相似度计算。这一步需要根据用户或者物品的特征或者行为，采用合适的相似度度量方法，如余弦相似度、皮尔逊相关系数、Jaccard指数等，来计算用户之间或者物品之间的相似度矩阵。 推荐生成。...relateDTOList.add(relateDTO); } } return relateDTOList; } 3.2 相似度计算 在推荐算法中，相似度建立是一个非常重要的过程...当两个用户购买了同一个商品时，我们就认为两个用户产生了关联，因此针对两个用户购买的同一个商品进行相似度计算，来建立用户之间的相似度。
0x00 概述 在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。...这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以 k-NN 为例，它常被用于监督学习中。...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。...用例：雅卡尔指数通常用于使用二进制或二进制数据的应用程序中。当你有一个深度学习模型来预测图像分割时，比如一辆汽车，雅卡尔指数可以用来计算给定真实标签的预测分割的准确度。
共同出现（Co-Occurrence）是Apache Mahout可以计算被推荐物品显著性标识的基础。 模型输出指标分数的权重赋值和全文检索引擎背后的数学计算有着相似性。...Mahout尤其关注物品是如何在用户历史记录中共同出现的。共同出现是Apache Mahout计算被推荐物品显著性标识的基础。假设Ted喜欢电影A、B和C，Carol喜欢电影A和B。...在给Bob推荐电影时，我们注意到Bob喜欢电影B，由于Ted 和Carol也很喜欢电影B，因而电影A是一个备选推荐项。当然，这是一个很小的例子。在实际生活中，我们将通过海量数据来挖掘信息。 ?...全文搜索使用准确度（Precision）和召回率（Recall）评估搜索结果： 准确度 = 检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率 召回率 = 检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率 Elasticsearch...对于我们的推荐引擎，我们存储电影的元数据（如id、标题、流派和电影推荐标识符）到一个JSON文档中： { “id”: "65006", "title": "Electric Horseman", "year
使用RDKIT工具包(http://www.rdkit.org)和ALOGPS计算了与类药物相关的10个重要理化性质，包括分子量、精确质量、分配系数(LogP)、水溶性(Log)、重原子计数、环计数、氢键受体计数...在相似性搜索中，利用类FCFP指纹中的位向量Morgan指纹来计算两个分子之间的Tanimoto相似度。可以选择数据集(PROTAC、弹头、E3配体或Linker)进行搜索。...为了方便用户，还增加了相似度搜索工具，以便在数据库中查找该PROTAC的相似化合物。这里的相似性阈值是≥0.80。化合物的MOL和SDF文件也可在其中下载。...对于弹头和E3配体，它们的详细信息页面非常相似，如图4A所示。对基于该弹头的PROTAC，当该弹头靶向多个蛋白质时，用户还可以选择特定目标的PROTAC数据来显示。...此外，详细信息页面的表示法、计算属性、活性数据选项卡与PROTAC的类似。External Resources选项卡包括指向外部数据库(如PubChem、ChEMBL和BindingDB)的链接。
和 相似， 是一个抽象组件：它自身不会渲染一个 DOM 元素，也不会出现在组件的父组件链中。...特别是涉及到组件之间的切换效果时，需要特别注意相关的样式和动画逻辑。 总而言之，keep-alive 组件的作用是缓存动态组件或者组件的状态，避免重复渲染和销毁组件，从而提高应用的性能。...在实际应用中，我们可以通过指定要缓存或排除的组件来灵活地控制组件的缓存策略，以满足不同的需求。...当我们需要更新一个被缓存的组件时，可以将它从缓存中排除，并在需要更新时再重新包含到缓存中。这样可以避免无谓的重复渲染，提高应用的性能。...通过合理地运用KeepAlive组件，我们可以在Vue应用中显著提升性能和用户体验。使用KeepAlive组件不仅能够减少不必要的组件渲染，还能提高页面切换的流畅度，让用户感受到更好的应用响应速度。
在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。...在研究数据的相似度时，根据经验，建议分别计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。...如果向量指向相同的方向，余弦相似度是+1。如果向量指向相反的方向，余弦相似度为-1。 ? ? 余弦相似度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。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，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，雅卡尔相似度在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。...设两个向量 和 ，可以进行如下计算： 与前述的余弦相似度和雅卡尔相似度相比，欧几里得距离很少用于NLP中，它更适用于计算连续型变量间的距离。
他们计算关键字的统计数据并使用这些统计数据对它们进行评分。一些最简单的统计方法是词频、词搭配和共现。也有一些更复杂的，例如 TF-IDF 和 YAKE!。...它计算文档中每个词的频率，并通过词在整个语料库中的频率的倒数对其进行加权。最后，选择得分最高的词作为关键词。 TF-IDF 的公式如下： 其中 t 是观察项。...5、重复数据删除和排名——在最后一步算法删除相似的关键字。它保留了更相关的那个（分数较低的那个）。使用 Levenshtein 相似度、Jaro-Winkler 相似度或序列匹配器计算相似度。...顶点 Vi 的权重 S(Vi) 是通过考虑连接到节点 Vi 的顶点的权重来计算的。在等式中，d 是设置为 0.85 的阻尼因子，如 PageRank 文章中所述。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。
如：在线系统的时延，作业计算系统的作业完成时间等。 反映系统的吞吐量。如：请求数，发出和接收的网络包大小等。 帮助发现和定位故障和问题。如：错误计数、调用失败率等。 反映系统的饱和度和负载。...如：系统占用的内存、作业队列的长度等。 除了以上常规需求，还可根据具体的问题场景，为了排除和发现以前出现过或可能出现的问题，确定相应的测量对象。...在 官方文档 的最佳实践中，将需要监控的应用分为了三类： 线上服务系统（Online-serving systems）：需对请求做即时的响应，请求发起者会等待响应。如 web 服务器。...Failures: 错误计数。 线程池：排队的请求数，正在使用的线程数，总线程数，耗时，正在处理的任务数等。 缓存：请求数，命中数，总时延等。...… 此外，官方文档 中建议，对于一个资源对象的不同操作，如 Read/Write、Send/Receive， 应采用不同的 Metric 去记录，而不要放在一个 Metric 里。
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