开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pyspark MinHashLSH Jaccard距离:不计算某些对的距离

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了分布式计算框架Spark的Python API。MinHashLSH是一种基于最小哈希的局部敏感哈希算法，用于在大规模数据集中高效地查找相似项。Jaccard距离是一种用于度量集合相似性的指标，它衡量两个集合的交集与并集之间的比例。

MinHashLSH和Jaccard距离通常在数据挖掘、信息检索、推荐系统等领域中被广泛应用。具体应用场景包括：

相似推荐：通过计算Jaccard距离和MinHashLSH，可以快速找到与用户兴趣相似的其他用户或物品，从而实现个性化推荐。
文本去重：通过计算文本的Jaccard距离，可以判断两个文本之间的相似度，从而实现文本去重或相似文本聚类。
图像相似性搜索：通过计算图像特征的Jaccard距离和使用MinHashLSH进行快速索引，可以实现高效的图像相似性搜索。
社交网络分析：通过计算用户之间的Jaccard距离，可以发现社交网络中的社区结构和用户群体。

对于pyspark中的MinHashLSH和Jaccard距离的具体实现和使用方法，可以参考腾讯云的Spark文档和相关产品：

腾讯云Spark文档：https://cloud.tencent.com/document/product/849
腾讯云CDH（云数据仓库）：https://cloud.tencent.com/product/cdh
腾讯云EMR（弹性MapReduce）：https://cloud.tencent.com/product/emr

以上是关于pyspark MinHashLSH和Jaccard距离的简要介绍和应用场景，希望能对您有所帮助。

相关搜索:以下计算所有向量对之间的距离的代码有什么问题？使用PySpark计算Jaccard距离时，对的数量少于应有的数量如何测量R中某些(像素)坐标对之间的距离？对不包含某些条件的列进行分组计算欧几里德距离(python3，sklearn)：高效地计算最接近的对及其对应的距离用Python实现jaccard距离的非对称计算计算坐标对之间的最小距离西部数码解析域名 godaddy购买域名教程 qq互联二级域名

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据分析：5个数据相关性指标

相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具，使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用，每个指标各有利弊，适用于不同的数据类型和任务。

02

数据分析：5个数据相关性指标

相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具，使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用，每个指标各有利弊，适用于不同的数据类型和任务。

01

深入了解推荐系统中的相似性

你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的？或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品？

01

推荐系统中的相似度度量

您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行

03

详解min-hash算法系列[一]

在介绍min-hash算法之前，我们必须先简单介绍一下LSH（局部敏感哈希 Locality Sensitive Hashing）的概念。

02

常用距离算法 (原理、使用场景、Python实现代码)

来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth

02

10个机器学习中常用的距离度量方法

距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。

03

文本分析 | 常用距离/相似度一览

这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的；第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。其中具体如何计算，在这里复习：文本分析 | 余弦相似度思想文本分析 | 词频与余弦相似度文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度，或者距离，可以有很多方法，余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。需要注意的是，本文中列的方法，

04

如何计算两个字符串之间的文本相似度?

最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了，期间一直在忙一些工作上的事情，今天终于有点空闲，所以写一篇文章散散心。

01

Spark Extracting,transforming,selecting features

官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html

04

相似度与距离算法种类总结

距离度量（Distance）用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。

04

10个机器学习中常用的距离度量方法

距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。

01

离散数据、Jaccard系数和并行处理

作者 | Casey Whorton 编译 | VK 来源 | Towards Data Science

04

【数据挖掘 | 相关性分析】Jaccard相似系数详解、关于集合的相关性（详细案例、附完详细代码实现和实操、学习资源）

【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）

01

9个数据科学中常见距离度量总结以及优缺点概述

许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。

01

一图看遍9种距离度量，图文并茂，详述应用场景！

距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。最常见的距离度量有欧式距离和余弦距离，本文将会分享九种距离，分析其优缺点以及相应的应用常见，如果对你有所帮助，在看完之后，可以分享给你朋友圈的好兄弟，好姐妹们，共同成长进步！

01

常见距离度量方法优缺点对比！

许多算法，不管是有监督的还是无监督的，都会使用距离测量。这些度量方法，如欧氏距离或余弦相似度，经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。

03

如何计算两个字符串之间的文本相似度?

最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了，期间一直在忙一些工作上的事情，今天终于有点空闲，所以写一篇文章散散心。

03

机器学习中“距离与相似度”计算汇总

涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。

01

几种距离的集中比较

提到检索的方法，比如KNN算法，这些都需要用到“距离”这个尺度去度量两者的近似程度。但是，距离也有很多种，除了我们熟悉的欧氏距离之外，其实还有很多。。。余弦距离：是一种衡量两个向量相关程度的尺度。

07

R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标 RWMD、cosine、Jaccard 、Euclidean （三,相似距离）

在之前的开篇提到了text2vec，笔者将其定义为R语言文本分析"No.1"，她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛！基于分享精神，将自学笔记记录出来。开篇内容参考：

02

NLP笔记：浅谈字符串之间的距离

故事起源于工作的一个实际问题，要分析两个文本序列间的相似性，然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。

04

nlp自然语言处理中句子相似度计算

在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。

01

计算相似度

在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。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）。

01

数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测

02

【算法】相似度计算方法原理及实现

小编邀请您，先思考： 1 相似度如何计算？ 2 相似度有什么应用？温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进行比较相似性。

06

度量学习总结(三) | Deep Metric Learning for Sequential Data

【磐创AI导读】本文是度量学习系列文章的第三篇，上两篇我们总结了一些常用于文本分类以及适用于高维数据的度量学习方法，本文的主题是度量学习方法对时序数据的处理。

04

R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标

1、Euclidean，欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。

03

Jaccard相似度在竞品分析中的应用

05

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（5）——数据转换之邻近度

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/78933668

02

距离度量 —— 杰卡德距离（Jaccard Distance）

杰卡德距离（Jaccard Distance），是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集。

02

利用杰卡德系数计算文本相似度

两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例，称为这两个集合的杰卡德系数，用符号 J(A,B) 表示。

03

《自然语言处理实战入门》文本检索与信息抽取 ---- 关键词抽取

常用的检索算法有根据余弦相似度进行检索，Jaccard系数，海灵格-巴塔恰亚距离和BM25相关性评分。

02

R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（二，textreuse介绍）

上一篇（R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理））讲解了LSH的基本原理，笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢？

01

如何判断多账号是同一个人？用图技术搞定 ID Mapping

本文是一个基于图数据库 NebulaGraph 上的图算法、图数据库、图神经网络的 ID-Mapping 方法综述，除了基本方法思想的介绍之外，我还给大家弄了可以跑的 Playground。

01

初学数据挖掘——相似性度量(一)

好久没有写这个了。也就是在去年到今年这个时间段里，同时决定好几件事情。第一：考研。第二：以后方向就是大数据或者是叫数据挖掘。这两件事当然是有联系的，第一件事就是考研考到北京，接着研究生的方向就是数据挖掘了吧。在一边准备考研的同时，还必须得一边准备着数据挖掘方面的知识。无奈本科前三年这方面接触得极少，只好利用现在的时间来恶补了。　　不久前买了一边《集体智慧编程》，开篇即开始讲算法，或者是整本书都是在讲算法，而第一个算法就是——相似度度量。这个在现在用得非常多，在QQ音乐等音乐播放器上有类似“猜你喜欢”，

08

Kaggle知识点：文本相似度计算方法

文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。

01

自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。

09

炼丹秘术：给Embedding插上翅膀

在实践中，推荐系统利用Deep Learning去生成Embedding，然后通过Embedding在召回层进行召回是一种常用的方法，而且这种方法在效果和响应速度上也不比多路召回差。

01

LSH︱python实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch（四）

摘要总结：本文研究了基于LSH(Locality-Sensitive Hashing)的相似性度量方法，并将其应用于文本相似度计算。主要思路是将文本表示为向量，并使用LSH函数将向量映射到不同的桶中，然后根据桶内的向量相似度对文本进行排序。实验结果表明，该方法在文本相似度计算任务上取得了较好的效果。

06

zetadiv: 计算zeta多样性

此外该包还有一下功能： zeta.varpart 通过距离和环境变量对zeta多样性进行分解。结果包含a(仅由距离来解释的变化)，b(由距离或环境来解释的变化)，c(仅由环境来解释的变化)和d(无法解释的变化)。

07

机器学习20：聚类(k-means模型、高斯混合聚类模型）

在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律，其中，应用最广的是聚类算法。

03

自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Lev

05

自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。

03

医学图像分割的常用评估指标

Jaccard Index 的含义和 Dice Index 一样，用于计算两个样本的相似度或者重叠度：

03

R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理）

机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重；

03

用Python实现常见的“距离”

7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)

02

ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。

重磅︱R+NLP：text2vec包——New 文本分析生态系统 No.1（一,简介）

版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/53161863

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭