余弦相似图与名字混杂在一起
余弦相似图是一种用于衡量两个向量之间相似度的方法。它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来确定它们的相似程度，值越接近1表示相似度越高，而值越接近-1表示相似度越低。
在计算机视觉和自然语言处理等领域，余弦相似图常被用于比较文本、图像、音频等数据的相似性。例如，在文本分类任务中，可以将文本表示为向量，然后使用余弦相似度来判断两个文本之间的相似程度。
在云计算领域，余弦相似图可以应用于推荐系统中。通过计算用户之间的相似度，可以为用户推荐相似兴趣或行为的其他用户所使用的云服务或产品。
腾讯云提供了一系列与余弦相似图相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云文本相似度计算（https://cloud.tencent.com/product/nlp）
- 该产品提供了文本相似度计算的API接口，可以方便地计算文本之间的余弦相似度。
- 腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 该产品提供了图像识别和相似度计算的功能，可以用于计算图像之间的余弦相似度。
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
- 该产品提供了音视频处理和分析的能力，可以用于计算音视频之间的余弦相似度。
通过使用这些腾讯云的产品和服务，开发人员可以方便地实现余弦相似图的计算和应用，从而提升云计算领域中的相关应用的效果和性能。
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我有一个很小的文档列表，我正在为其绘制余弦相似度。文档名称很长，我想不出如何避免它们在绘图中一起运行。RFP N00019-17-R-0087',我在文档之间做了一个基本的余弦距离
浏览 7提问于2019-11-25得票数 0
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我的系统的主要缺点之一是它使用余弦相似性来决定哪些向量应该聚在一起。
满足三角形不等式:如果A与B相似，B<e
浏览 5提问于2017-04-10得票数 2
1回答
我有酒店的名字，酒店的描述和位置。我把酒店的名字，描述和位置结合在一起。然后，应用NLP，利用TF将其转化为载体.
我是以酒店的名称和位置作为输入，并根据余弦相似性推荐酒店。
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
我需要使用存储在user_dict字典中的“用户评分”从两个向量中找出余弦距离相似度。 评级是从CSV文件导入的，然后更改为字典，以用户为关键字，每个用户的评分值。我的问题是，如何遍历字典以获取两个用户的评分，并使用余弦距离函数获得相似度？ 循环不需要将相同的用户比较在一起，或者以不同的顺序比较相同的用户？(例如，用户5与用户3，用户3与用户5)
浏览 36提问于2020-08-05得票数 0
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我使用如下的most_similar()方法来获取与给定单词相似的所有单词：AFAIK，它的作用是计算给定单词和字典中所有其他单词之间的余弦相似度。它们是与给定单词具有相反含义的单词吗？
另外，如果它使用余弦相似度，它是如何得到负值的？对于两个文档，余弦相似度在0-1之间变化。
浏览 2提问于2016-01-19得票数 5
我猜tf-idf也能找到频率，但这与我做的Ngram分析有什么不同，相似性度量也有什么帮助。
有没有什么perl模块或代码片段可以让我理解其中的一些概念。
浏览 0提问于2011-06-27得票数 0
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在这20K个文档中，有400个文档的相似文档是已知的。这400个文档用作我的测试数据。那么，什么是将这两种方法的向量组合在一起的有效方法:相加或平均或任何其他方法？在组合这两个向量后，我可以对每个向量进行归一化，然后找到余弦距离。
浏览 13提问于2019-08-06得票数 0
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我不明白的是，为什么语义上相似的词应该有很高的余弦相似度。
据我所知，一个特定嵌入的好处是在浅薄的任务中看到的，比如单词类比。我无法理解最大程度的余弦相似度与好的词嵌入之间的关系。
浏览 0提问于2018-01-25得票数 4
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非常大数据集的余弦相似性
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child_vector_3 = [4, 5, 6, ....., 103].......我的最终目标是得到与父向量有很高余弦相似性的顶级N个子向量(包括它们的名字，如child_vector_1和相应的余弦分数)。(如上面的数据所示)
步骤3:生成一个元组列表来存储key (如child_vector_1 )和值(如余弦相似度)，用于所有这类组合。步骤4:使用列
浏览 0提问于2018-12-20得票数 5
2回答
我想要用单词向量创建一个词汇表图。其目的是根据词汇相似度来查询词汇图中最接近的单词。我们如何在neo4j上实现这一点？Wrong ProductProduct Replacement在一个单一的查询中，我应该能够发现“可负担的产品”与“请注意，我正在将单词嵌入到图表中，因此，对词汇表中的每个单词进行余弦相似度检查将帮助我实现这一目标。然而，当词汇量越来越大时，一个接一个地查询会阻碍速度和性能。如果有任何方法将领域词汇表中的
浏览 13提问于2020-05-16得票数 1
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文本处理
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formed the basis of what it undoubtedly the grandest epic in science fiction.</description>代表书的描述(特征，通常是一袋与TF-以色列国防军)。计算两本书的相似度(余弦相似度)创建所有书籍之间的余弦相似度矩阵的最有效算法是什么(N)
如何在以上的基础上把集群图书
浏览 0提问于2017-02-03得票数 1
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在我看来，在余弦相似张量和基于小于规则的0或1张量之间进行按元素方向的乘法是合乎逻辑的。
浏览 6提问于2017-11-04得票数 0
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我正在创建一个电子通信产品价格比较工具(在python中)，这个工具与有些相似，既有趣又有利可图。我面临的困难，当我想匹配相同的项目，从清单上，我收集了从不同的网站使用一个搜索词。我使用余弦相似性，并考虑使用Levenshtein的算法进行产品匹配，以匹配不同项目的标题，以找到相同的项目。product_99: { }
当我在上面的项目列表(数据)上使用余弦相似性时，
浏览 2提问于2016-11-07得票数 0
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我有以下热图的示例图像(我现在有数百个这样的images...for，以后会增长)：
用我的人眼，我会说heatmap1，3和4是相似的，或者3和4是最相似的，我不确定我希望能够根据模式和强度将最相似的热图图划分成不同的组。
例如，中的每个heatmap包含24行和5列(行表示时间，列表示功能)。每列中的每一种颜色代表一个介于0到1之间的数字。与其他热图相比，第1列中用于heatmap 3和4的模式和强度更相似。
浏览 10提问于2017-05-11得票数 0
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我想找出在所有句子中找到最相似句子的最佳方法。
因此，我需要一种方法，可以通过阈值示例0.90，返回所有行中与0.90%以上相似的数据。
浏览 3提问于2020-09-03得票数 4
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我想创建几个使用现有架构的WCF服务，但似乎很难序列化对象图。我意识到有一些循环引用需要处理，但我真的不想让Domain对象与WCF属性混杂在一起，所以我应该像我的MVC应用程序一样创建View模型吗？如果是这样，我是否应该创建能够在两者中使用的视图模型？
浏览 0提问于2011-04-30得票数 0
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文本语料库聚类
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我有27000个免费的文本元素，每个都是2-3个句子.我需要用相似的方法把它们聚在一起。到目前为止，我的成功非常有限。我尝试了以下几点：然后，我查看了来注释、丰富和计算每个文本项之间的余弦相似性。经过4天的相似处理后，我检查了日志，发现处理需要1.5年时间。然后，我编写了一
浏览 0提问于2018-11-18得票数 0
3回答
这方面的主要问题是速度慢，只有最新版本支持使用InnoDB的全文索引(alternative engine是MyISAM，它不是很好，关键是不支持事务)，而模糊搜索本身并不是最好的相似性检测方法。名字可能是："Mike“或"Michael”
使用Apache导数(elasticsearch/solr/etc)索引数据，并执行可能返回多个结果的查询。在使用Apache方面，我一直在阅读有关相似性检测的文章，并使用余弦相似度从Lucene存储的术语频率向量生成一个从0到
浏览 0提问于2013-09-29得票数 6
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