我想从我的数据库中删除类似的数据。现在我可以从我的数据库中删除重复的数据并保留一个。
$sql = "UPDATE `clf_ads` SET `enabled`= '0' WHERE adid NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MAX(adid) FROM clf_ads GROUP BY adtitle) x)";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
echo "Record deleted successfully";
} else {
echo "Error de
我一直在尝试确定一组文档之间的相似度,我正在使用的方法之一是与TF-IDF结果的余弦相似度。
我尝试使用sklearn和gensim的实现,它们给出了类似的结果,但我自己的实现得到了不同的结果。
经过分析,我注意到他们的实现与我研究和遇到的不同:
Sklearn和gensim使用原始计数作为TF,并对结果向量应用L2范数。
另一方面,我发现的实现将规范化术语计数,例如
TF = term count / sum of all term counts in the document
我的问题是,它们的实现有什么不同?它们最终是否会提供更好的结果,用于集群或其他目的?
编辑(这样问题就更清楚了):
我正在尝试写一个脚本,在那里我将计算几个文档的相似性。我想用LSA来做。我已经找到了下面的代码,并对其做了一些修改。我有一个输入3个文档,然后输出一个3x3矩阵,其中包含它们之间的相似性。我想做同样的相似度计算,但只对sklearn库。这有可能吗?
from numpy import zeros
from scipy.linalg import svd
from math import log
from numpy import asarray, sum
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.metrics.pairwise import
我经历了一个项目,在这个项目中,我必须针对查询逐个找到相关的文档。首先,我计算了所有文件的所有单词的TF,以色列国防军。然后,我将TF和IDF相乘,并将每个项及其对应的TF-IDF分数存储在一个List.here中,这个类名为Tfidf,计算TF和IDF。
public double TF(String[] document, String term) {
double value = 0; //calculate Term Frequency for all term
for (String s : document) {
if