很多情况下，我们用最小哈希签名的目的就是为了方便的对文档进行存储，并且对于给定的文档，能在大量的文档中快速的查找相似的文章。...然后我们再分别对每一段进行一次哈希，将该段相同的哈希签名放在一个桶中，该段不同的放在不同的桶中(当然，不同行条的桶互不影响）。这就相当于把一个长度为k的最小哈希签名映射到了b个桶中。...所谓伪正例，就是指我们把不相似的签名加到了进一步比较的列表中。对于伪正例而言，我们显然不用担心，因为下一步直接比较的目的就是去除伪正例，只是会害我们多比较几次，因此我们主要关注的是伪反例。...我们知道在两个签名的Jaccard相似度为s的情况下，这两个签名的某一个位相等的概率就是s，那么在某一行相等的概率就是s^r，那么在任意一行都不相等的概率就是(1-s^r)^b，那么他们最终成为候选对的概率就是...通过调节这个函数的参数，我们就可以控制只把相似度大于一定阈值s_{thresh}的签名以很高的概率纳为候选对，而相似度低的签名以很低的概率不纳为候选对。
Keybert主要通过Bert获取文档和候选词的embedding，然后使用余弦相似度计算得到文档中最相似的候选词作为关键词。...，这里可以是sklearn中的CountVectorizer或者Tfidf等方法； 图4 使用词嵌入模型CountVectorizer提取候选词 第三步，计算文档和候选词的余弦相似度，找到最能表示文档的关键词...2.3.1 Max Sum Similarity算法 MSS算法思想是先找到topN相似的单词或词组作为候选词nr_candidates，然后从nr_candidates中找到最不像的topK作为候选关键词...MMR的核心思想是找到和文档Q最相似同时和其他候选关键词Dj最不相似的候选词Di作为关键词。...： 细化候选关键词的筛选，避免跨句组合等情况； 调整超参数，寻找效果较优的组合（例如原始模型中use_maxsum的效果奇差）； 找出效率和效果均比较优秀的模型paraphrase-multilingual-MiniLM-L12
与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。...给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s：U×U→R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。...这里N(u)是用户喜欢的物品的集合，S(j,K)是和物品j最相似的K个物品的集合，wji是物品j和i的相似度，rui是用户u对物品i的兴趣。...该公式的含义是，和用户历史上感兴趣的物品越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较高的排名。 当我们看到这里的时候很可能由于自己功底不足，很难看懂公式中的i∈N(u)∩S(j,K)。...同理，当j=e时，对于和物品j最相似的K个物品的集合为{b,c,d}，那么S(j,K)={b,c,d}；得出N(u)∩S(j,K)={b,d};如下图所示： ?
，而且列表前四个Because you watch都不同，说明是经过了策略的调整。...来避免热门视频带来的影响，文章中列举了一个简单的函数：f(vi, vj) = ci · cj ，当然实际业务中可以根据业务知识自定义这个规范函数；如果是使用f(vi, vj) = ci · cj，那么r...(vi, vj)其实就是关联规则置信度的计算公司，对于种子视频Vi，要找到最相似的视频，ci是不影响排序，而cj直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...）模块，从百万video corpus（所有推荐候选池）找出几百个与用户相关的待推荐视频；然后ranking（排序）模块将候选模块产生的推荐列表中在选择十几个视频展示给用户。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。
，而且列表前四个Because you watch都不同，说明是经过了策略的调整。...，文章中列举了一个简单的函数：f(vi, vj) = ci · cj ，当然实际业务中可以根据业务知识自定义这个规范函数；如果是使用f(vi, vj) = ci · cj，那么r(vi, vj)其实就是关联规则置信度的计算公司...，对于种子视频Vi，要找到最相似的视频，ci 是不影响排序，而 cj 直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...： 主架构通过 candidate generation（候选生成）模块，从百万video corpus（所有推荐候选池）找出几百个与用户相关的待推荐视频；然后ranking（排序）模块将候选模块产生的推荐列表中在选择十几个视频展示给用户...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。
，而且列表前四个Because you watch都不同，说明是经过了策略的调整。...，文章中列举了一个简单的函数：f(vi, vj) = ci · cj ，当然实际业务中可以根据业务知识自定义这个规范函数；如果是使用f(vi, vj) = ci · cj，那么r(vi, vj)其实就是关联规则置信度的计算公司...，对于种子视频Vi，要找到最相似的视频，ci是不影响排序，而cj直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...video corpus（所有推荐候选池）找出几百个与用户相关的待推荐视频；然后ranking（排序）模块将候选模块产生的推荐列表中在选择十几个视频展示给用户。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。
，而且列表前四个Because you watch都不同，说明是经过了策略的调整。...，文章中列举了一个简单的函数：f(vi, vj) = ci · cj ，当然实际业务中可以根据业务知识自定义这个规范函数；如果是使用f(vi, vj) = ci · cj，那么r(vi, vj)其实就是关联规则置信度的计算公司...，对于种子视频Vi，要找到最相似的视频，ci 是不影响排序，而 cj 直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...（候选生成）模块，从百万video corpus（所有推荐候选池）找出几百个与用户相关的待推荐视频；然后ranking（排序）模块将候选模块产生的推荐列表中在选择十几个视频展示给用户。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。
这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。 图像搜索的技术基础主要包括图像处理和机器学习等方面。...以下是一些使用图像搜索的原因： 寻找相似的图片 如果你有一张图片，想找到类似的图片，或者找到这张图片的其他版本（如不同的分辨率或是否有水印等），图像搜索是最直接的方法。...因此，k-NN插件首先找到num_candidates个候选，然后在这些候选中找到k个最近邻居。...在此例中，num_candidates: 10 ,表示首先找到10个候选，然后在这些候选中找到5个最近邻居。 query_vector 要比较的查询向量。...当有新的图像上传进行搜索时，同样使用预训练模型提取特征，得到向量，并与Elasticsearch中存储的图像向量进行比较，以找出最相似的图像。
从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。...3、比较相似度 海明距离： 两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。一个有效编码集中, 任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。...举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为 3....异或： 只有在两个比较的位不同时其结果是1 ，否则结果为 0 对每篇文档根据SimHash 算出签名后，再计算两个签名的海明距离（两个二进制异或后 1 的个数）即可。...从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，" + "对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，" + "还能额外提供不相等的
高效的几何一致性检查 对于每一对可能的闭环候选图像对进行几何一致性检查，这个检查需要使用 RANSAC 算法在两个图像之间找到至少 12 个对应点支持的基础矩阵，为了计算这些对应点，必须比较查询图像的局部特征与匹配图像的局部特征...，有几种方法可以执行此比较，最简单且最慢的方法是穷举搜索，它包括在描述子空间中测量值的每个特征与候选帧的特征的距离，然后根据最近邻距离比策略选择对应点。...2）真值比较：这里使用的大多数数据集不直接提供关于回环闭合的信息，因此我们手动创建了一个实际环路闭合的列表，此列表由时间间隔组成，其中列表中的每个条目都编码了与匹配间隔相关联的查询间隔。...我们使用其中三个具有许多困难的异构环境的数据集（NewCollege、Bicocca25b和Ford2）作为训练数据集，以找到我们算法的最佳参数集，另外两个数据集（CityCentre和Malaga6L...这样，当要识别某个地点时，只需要在倒排索引中查找与当前图像词袋相似的词袋，并选择其中最相似的图像作为匹配结果，实验结果表明，该算法可以在实时性要求较高的情况下实现快速的地点识别，并且在不同场景下表现出较好的性能
contained in t endfor // 在 C_k+1中的候选集中找到大于最小支持度的作为L_K+1频繁候选项集 L_k+1=candidates in C_k+i with support...基于用户的协同过滤通过比较用户之间的行为数据，找出兴趣相似的用户，并为用户推荐与这些相似用户喜欢的物品。基于物品的协同过滤则是根据物品之间的相似性，为用户推荐与其历史喜欢物品相似的其他物品。...这样，如果用户 D 购买了物品 a，则可以将和物品 a 最相似的物品 b 推荐给用户 D。 基于物品的协同过滤示例 如何找相似？...N(u) 表示用户 u 感兴趣的物品集合，S(j,N) 表示和物品 j 最相似的前 N 个物品，Wij 表示物品 i 和物品 j 的相似度，Rui表示用户 u 对物品 i 的兴趣度。...基于相似度矩阵推荐物品 最后，可以基于相似度矩阵进行推荐了，输入一个用户id，先针对该用户评分过的电影，依次选出 top 10 最相似的电影，然后加权求和后计算出每个候选电影的最终评分，最后再选择得分前
如上图，两个叶子对应的时序数据有很多个时间步都是类似的，那么基于距离的计算很明显会收到大部分相似的时间点对应的数据的影响，但是现在我们提取出其中最明显的部分，那么模型能够更加关注不同时序样本之间显著的不同...02术语定义 时间序列的距离 Dist(T,R)：将两个长度相同的时间序列T和R作为输入，并返回一个非负值d，即T和R之间的距离。...做一个合理的假设，一个类中的时间序列对象可能包含一些类似的子序列，把这些子序列是看做shapelet的候选对象。...如何在这么多候选者里面找到最优的shapelet？...在brute-force算法中，获取候选对象与其每个对象的最近匹配子序列之间的距离是最昂贵的计算，而计算信息增益所需的时间并不重要。
如下图所示，向量检索主要分为三个步骤：（1）将文本、图像、语音等原始数据经过特征抽取，模型预估，最终表征为向量集合；（2）对输入Query采用类似的方式表征为向量；（3）在向量索引中找到与查询向量最相似的...一种简单直接的检索方式是与向量集合进行逐一比较，找到与查询向量最相似的向量。这种方法也被称为暴力检索。在大数据量或者高维度场景中，暴力检索的耗时和计算资源消耗巨大，无法在现实场景中直接使用。...以商品向量检索场景为例：向量检索结果集需要经过“可配送商家列表”过滤。 此外，在不同的业务场景使用过程中，还需要根据商家商品的品类、标签等标量属性进行过滤。...通过将经纬度编码为向量，优化具体做法是将用户或商家的经纬度以加权的方式加入查询Query和候选向量中，在计算Query和候选向量的相似度时，距离因素就可以在不同程度上影响最终的检索结果，从而达到让向量索引具备...相似度计算 相似度计算在GPU中进行，通过上一步标量过滤得到的位置索引列表，从GPU显存中读取符合条件的候选向量数据，然后使用常见的向量距离算法计算最相似的TopK个向量，将检索结果下表列表回传给CPU
图像分类实例 1目标定位 同图像分类类似，目标定位要找到单个目标在图像中的位置。...3视觉搜索引擎 最后，我们比较喜欢的一个实例是Pinterest（图片社交平台）的视觉搜索引擎。 他们将目标检测作为索引图像内容的处理流程之一。比如，你可以在不同的背景下找到某个特定的钱包。...这比Google Image的反向搜索引擎只是找到类似的图像更强大。 图1：相似查找：我们应用目标检测方法定位包或鞋子这些产品。在这张图片中， 用户可以点击图片中的目标对象便可以查找类似的产品。...他们提出了目标检测分三步走的方法： •使用候选区域方法（最流行的一个是’Selective Search’）提取可能的物体 •使用CNN从每一个区域提取特征 •使用支持向量机（SVM）分类每一个区域...和R-CNN类似，Fast R-CNN依然采用Selective Search生成候选区域，但是和之前的分别提取出所有的候选区域然后使用支持向量机分类器不同，Fast R-CNN 在完整的图片上使用CNN
然而，Google Brain引入了一种无监督学习的技术，它的算法能在不同的输入中寻找到联系，这是软件工程师们从未曾想过的。...一个推荐列表中出现的一些「最好」的推荐需要一种良好的表征，以在具有高召回率（recall）的候选集中区分相对的重要性。...所以其目的是为了帮助用户找到与他们兴趣最相关的高质量的视频。...使用线性合并的方法可以对候选视频生成一个列表，因为最终只显示小部分推荐视频，所以要从候选列表中选合适的子集。这里的算法不选择最相关的，而是在相关性和多样性之间优化平衡。...因为用户在不同的时间会有多样的兴趣，所以在候选集合里彼此特别相似的视频会被去掉先。一个简单的实现方法是限制来自同一频道的被推荐的（同类里特别相似的）视频数量。更为复杂的方案有主题聚类和内容分析。
查找优化 检索任务的最终目标是返回与查询值最相似的结果，通常分为最近邻查找（NN）和近似最邻近（ANN）查找。...相比最邻近查找，ANN能够大幅度提高检索效率，找到近似最近距离的匹配目标。...最终返回的T个候选向量为u_i包含的向量和v_j包含的向量的交集。 ? 上述过程中，作者提出使用multi-sequence算法进行距离计算和比较。...，包含公式(6)计算得到的q与r个1级K个2级码字的距离；时间复杂度为O(rK) 3) 对2中的rK个距离排序，返回top L距离的cell的候选向量列表。...如果我们对所有相似的向量用一个向量（质心）来表示，那么我们可以把各质心间的距离预先计算出来，在实时查询时，只需要找到查询向量和被查询向量各自的质心索引，就可以得到二者的距离，也就可以避免去实时计算距离，
Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end的多任务训练（建议框提取除外），也不需要额外的特征存储空间（R-CNN中的特征相需要保存到本地...其中N表示Rol的数量，第一列表示图像index，其余四列表示其余的左上角和右下角坐标。...：坐标的参考系不是针对feature map这张图的，而是针对原图的（神经网络最开始的输入）。...在测试中，Fast R-CNN需要2.3秒来进行预测，其中2秒用于生成2000个ROI。Faster R-CNN采用与Fast R-CNN相同的设计，只是它用内部深层网络代替了候选区域方法。...新的候选区域网络（RPN）在生成ROI时效率更高，并且以每幅图像10毫秒的速度运行。 Faster R-CNN的流程图 候选区域网络 候选区域网络（RPN）将第一个卷积网络的输出特征图作为输入。
弱监督定位 由于目标定位是相对比较简单的任务，近期的研究热点是在只有标记信息的条件下进行目标定位。其基本思路是从卷积结果中找到一些较高响应的显著性区域，认为这个区域对应图像中的目标。...Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测，但受SPPNet启发，在Fast R-CNN中，不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说，我们先将整副图像前馈网络，并提取conv5卷积特征。...为了缓和这两者的矛盾，R-FCN显式地给予深度卷积特征各通道以位置关系。在RoI汇合时，先将候选区域划分成3×3的网格，之后将不同网格对应于候选卷积特征的不同通道，最后每个网格分别进行平均汇合。...大的包围盒中的小偏移和小的包围盒中的小偏移应有不同的影响。 SSD 相比YOLO，SSD在卷积特征后加了若干卷积层以减小特征空间大小，并通过综合多层卷积层的检测结果以检测不同大小的目标。...其次，NMS认为对应概率很小的预测结果并没有找到目标，所以将其抑制。然后，NMS在剩余的预测结果中，找到对应概率最大的预测结果，将其输出，并抑制和该包围盒有很大重叠(如IoU大于0.3)的其他包围盒。
弱监督定位 由于目标定位是相对比较简单的任务，近期的研究热点是在只有标记信息的条件下进行目标定位。其基本思路是从卷积结果中找到一些较高响应的显著性区域，认为这个区域对应图像中的目标。...Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测，但受SPPNet启发，在Fast R-CNN中，不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说，我们先将整副图像前馈网络，并提取conv5卷积特征。...为了缓和这两者的矛盾，R-FCN显式地给予深度卷积特征各通道以位置关系。在RoI汇合时，先将候选区域划分成3×3的网格，之后将不同网格对应于候选卷积特征的不同通道，最后每个网格分别进行平均汇合。...大的包围盒中的小偏移和小的包围盒中的小偏移应有不同的影响。 ? SSD 相比YOLO，SSD在卷积特征后加了若干卷积层以减小特征空间大小，并通过综合多层卷积层的检测结果以检测不同大小的目标。...其次，NMS认为对应概率很小的预测结果并没有找到目标，所以将其抑制。然后，NMS在剩余的预测结果中，找到对应概率最大的预测结果，将其输出，并抑制和该包围盒有很大重叠(如IoU大于0.3)的其他包围盒。
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