修正余弦相似度（Adjusted Cosine Similarity）是一种在文本挖掘和信息检索中常用的相似度计算方法，它是对余弦相似度的一种改进。传统的余弦相...

余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的...

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient），也称为皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment cor...

Jaccard相似度（Jaccard Similarity）是一种用于比较有限样本集之间相似性和多样性的统计度量。以下是关于Jaccard相似度的详细解释：

余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度，这个值的范围在-1到1之间。

结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失...

SimilarWeb 这个应用让你知道用户在不同网站上花费的时间。换句话说，它可以让您了解不同网站的流量。您还可以了解竞争对手从哪里获得流量的来源。尽管不完全准...

How to calculate the similarity of two articles using PHP？

视频的内容理解在内容审核、产品运营和搜索推荐等场景都有重要作用。其中，Video Similarity（视频相似性）是视频理解最底层最重要的技术之一，应用在短视...

杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）：两个集合 A 和 B 的交集元素在 A，B 的并集中所占的比例，称为两个集合的杰...

三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦相似度（Cosine Distance）的计算公式和高中学到过的公式差不多。

Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings

收集3,817 CD45+ immune cells GEO Accession viewer (nih.gov)[2]

表示学习的目的是将原始数据转换成更好的表达，以提升下游任务的效果。在表示学习中，损失函数的设计一直是被研究的热点。损失指导着整个表示学习的过程，直接决定了表示学...

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。

Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻...

多维标度（Multidimensional scaling，缩写MDS，又译“多维尺度”）也称作“相似度结构分析”（Similarity structure a...

2021年8月2日，JGG在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士团队和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“EVenn: Easy to cre...

度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离...

在学术领域，arXiv 是不可或缺的论文阅读工具，同时它的功能也在不断地丰富和完善，以期为研究者提供更便捷的论文服务。不仅 arXiv 网站本身致力于服务更新，...