0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...g.计算相似度 先取两个字符串长度的最大值maxLen，用1-（需要操作数除maxLen），得到相似度。 例如abc 和abe 一个操作，长度为3，所以相似度为1-1/3=0.666。...public class MyLevenshtein { 9 10 public static void main(String[] args) { 11 //要比较的两个字符串...\""+str1+"\"与\""+str2+"\"的比较"); 50 //取数组右下角的值，同样不同位置代表不同字符串的比较 51 System.out.println...3.还是没弄懂 6.结束 算法优化空间很大。 最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。...举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s） sitten...0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl linux安装 pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 计算两个字符串的相似度...list的相似度 import Levenshtein import jieba autohome='2009款 1.6L 自动G特别版' #current='花冠 2009款 1.6L 自动G特别版
这篇文档简单介绍一下Simhash算法 一. Simhash 计算文档相似度的算法， 比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。如此问题，便可以应用Simhash 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。 二....传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。...但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1，小于平均值，记为0，由此生成二进制数组。 图片配对，计算汉明距离。距离越近，越相似。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...将每个DCT值，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1，小于平均值，记为0，由此生成二进制数组。（与aHash类似） 图片配对，计算汉明距离 2 DCT 一维DCT变换公式： ?...3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ? （image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...TF-IDF + 余弦相似性 参考文章：阮一峰：TF-IDF与余弦相似性的应用 提取关键词 这个算法比较简单，也很好理解，效果也相对不错。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...基于相似度的推荐算法，其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子，比如网易云的电台推荐。...其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。...计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。 为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。...要实现此算法，首先需要明确“字符串近似”的概念。 计算字符串相似度通常使用的是动态规划(DP)算法。 常用的算法是 Levenshtein Distance。...一个一个涂画之后，偶然发现另一种字符串相关的算法完全可以适用。那就是 Longest common subsequence（LCS，最长公共字串）。为什么这个算法可以用来计算两个字符串的相关度？...以上只是描述了怎么计算两个字符串的相似程度。除此之外还需要：①剔除相似度较低的结果；②对结果进行排序。 剔除相似度较低的结果，这里设定了一个阈值：差错比例不能超过匹配结果长度的一半。
对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中，我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量，并对比各相似度的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...“Original”一栏显示的是原始图像与自身比较后的分数，以便看到理想的分数。 每一种噪声方法的值都与上面图像网格直观获得的值相对应。...在相似度评分中，我们可以看到，与其他噪声方法相比，Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。...利用这些相似度指标来评估大量生成图像的再生质量，可以减少人工可视化评估模型的工作。 此外，相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此，这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。
通过这篇文章搞清楚了“感知哈希算法”的基本原理， 《三种基于感知哈希算法的相似图像检索技术》，发现原理很简单，很适合我等粗人，呵呵，于是在java下实现了这个算法的代码 ： java实现 package...binaryzationMatrix); }else return super.equals(obj); } /** * 与指定的压缩格式指纹比较相似度...compare(String hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定的指纹比较相似度...compare(byte[] hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定图像比较相似度...compare(BufferedImage image2){ return compare(new FingerPrint(image2)); } /** * 比较指纹相似度
阅读博客的朋友可以参看视频： 如何进入google,算法面试技能全面提升指南 什么叫有限状态自动机 先看一个图： 上面这个图描述的就叫一个有限状态自动机，图中两个圆圈，也叫节点，用于表示状态...在每一个步骤中，我们都需要从P的第一个字符开始，看看最多能连续读取几个字符，使得他们能成为S的后缀，假设P的字符个数为m, 那么这个读取过程最多需要读取m个字符，于是复杂度为O(m)....Pq P_q的后缀，该调用有两层循环，所以复杂度是O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环，循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂度为...O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说，构建跳转表的复杂度是：O( m3 m^3| ∑ \sum|)。...我们只给出了算法的实现流程，算法的数学原理比较复杂，我们将在下一节详解。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168948.html原文链接：https://javaforall.cn
最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。 ...于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。...，所以每两个章节之间都要比较，若一本书书有x章的话，这 里需对比x(x-1)/2次；而此算法采用矩阵的方式，计算两个字符串之间的变化步骤，会遍历两个文本中的每一个字符两两比较，可以推断出时间复杂度至少...最后写了个测试，根据两种不同的算法对比下时间，下面是测试结果： 余弦定理算法：doc1 与 doc2 相似度为：0.9954971, 耗时：22mm 距离编辑算法：doc1...与 doc2 相似度为：0.99425095, 耗时：322mm 可见效率有明显提高，算法复杂度大致为：document1.length + document2.length。
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。...（3）计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值（4）比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。...（5）计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。...分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 相等则n计数+1，n最终为相似度...hash1 = pHash(img1) hash2 = pHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('{}的相似度是...，需要长期的算法功底的积累，切不可一蹴而就。
评价个体的相似性和类别时，衡量个体差异的方法主要有【距离】和【相似度】两种： 假设我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征， X=（x1, x2, x3, … xn） Y=（...6、海明距离（Hamming distance） 定义：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...场景：在海量物品的相似度计算中可用simHash对物品压缩成字符串，然后使用海明距离计算物品间的距离 二、相似度度量（9种） 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，与距离度量相反...，而Y比较喜欢，余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差; 需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值，比如X和Y的评分均值都是3，那么调整后为(-2,-1)和(...如果比较X与Y的Jaccard相似系 数，只比较xn和yn中相同的个数，公式如下： 5、Tanimoto系数（广义Jaccard相似系数） 定义：广义Jaccard相似度，元素的取值可以是实数。
最近开始研究推荐系统，其中常见的相似度算法有以下几种： 1....但从评分上看X似乎不喜欢2这个 内容，而Y则比较喜欢，余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值，比如X和Y的评分均值都是3，...那么是否可以在（用户-商品-行为数值）矩阵的基础上使用调整余弦相似度计算呢？从算法原理分析，复杂度虽然增加了，但是应该比普通余弦夹角算法要强。...那么如果用欧式距离计算相似度，a和b的相似度就比a和c的相似度高，而如果用余弦计算，则答案反之。 那么欧式距离和余弦相似度的区别是什么呢？...又叫作谷本系数 关系：如果我们的x,y都是二值向量，那么Tanimoto系数就等同Jaccard距离 应用场景：比较文本相似度，用于文本查重与去重；计算对象间距离，用于数据聚类等。
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