使用PySpark计算Jaccard距离时，对的数量少于应有的数量
可能是由于以下几个原因造成的：
- 数据预处理错误：在计算Jaccard距离之前，需要对数据进行预处理和清洗，确保数据格式正确、缺失值已经处理等。如果数据预处理错误，可能导致计算结果不准确。
- 程序逻辑错误：检查代码中计算Jaccard距离的部分，确保算法逻辑正确。例如，可能存在某些条件判断或循环错误，导致对的数量计算不准确。
- 数据结构错误：Jaccard距离的计算需要使用集合等数据结构。如果数据结构使用错误，可能导致对的数量计算不准确。确保数据结构正确，例如使用set来表示集合。
- 数据采样错误：如果数据量过大，可以考虑对数据进行采样，减少计算量。但是需要确保采样后的数据仍能代表原始数据，否则可能导致对的数量计算不准确。
对于以上问题，可以通过以下方式来解决：
- 仔细检查数据预处理过程，确保数据格式正确、缺失值已经处理等。可以使用PySpark提供的数据预处理函数进行处理，例如dropna()函数去除缺失值。
- 仔细检查程序逻辑，确保计算Jaccard距离的代码正确无误。可以使用调试工具进行逐行调试，查看每一步的计算结果是否正确。
- 确保使用正确的数据结构来表示集合。可以使用PySpark提供的集合操作函数，例如union()函数进行集合的合并。
- 如果数据量过大，可以考虑对数据进行采样，减少计算量。可以使用PySpark提供的采样函数，例如sample()函数进行数据采样。
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相关·内容
当我想要计算jaccard时，有4000万个datasets.And，它报告内存error.How来改进我的代码？
result=[]
for line in open("./raw_data1"):
#for line in sys.stdin:
#tagid_result = [0]*max_len
tagid_result = [0]*34
line = line.strip()
fields = line.split("\t")
if len(fields)<6:
浏览 1提问于2019-11-26得票数 0
我想使用Jaccard来查找dataframe (user_choices)元素之间的相似性。
import scipy.spatial
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
user_choices = [[1, 0, 0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 1, 0, 1],
浏览 6提问于2022-03-15得票数 0
回答已采纳
有没有一种有效的方法来使用Jaccard相似度对图中的节点进行集群，使每个集群至少有K个节点？
节点i和j之间的Jaccard相似度：
设S是i的邻域集合，T是j的邻域集合。然后利用|(S ⋂ T)| / |(S ⋃ T)|对i和j进行相似度比较。
浏览 1提问于2013-12-21得票数 8
1回答
我想集群一组数据，如下所示：
{[1,2],
[2,3],
[3,2],
[9,8],
[8,10],
[7,9,8],
[7,10,5,9]
...
}
其中数据没有固定的维度。
当K=2时，应将前3个元素聚为一组，并将其他4个元素聚为一组。
我理解k-means算法，但问题是它的距离计算不适合我的情况。我使用Jaccard距离来表示每两个元素的距离，因为它们的维度各不相同。
一个想法是找到集群的质心，而不是计算手段。质心是到簇中所有其他点的距离之和最小的点。
我正在根据上面的想法做这个程序，实现k-means++聚类。我想要一个稳定的算法(
浏览 17提问于2017-03-04得票数 0
回答已采纳
在MATLAB k-means实现中，有没有一种传递自定义距离函数(例如jaccard距离)的方法？
jaccard距离函数
D = pdist(X,'jaccard');
浏览 1提问于2012-08-27得票数 3
假设我有一个庞大的SQL数据库，索引图像文件和文件本身。一些文件可能被索引两次或更多，一些文件可能有一个损坏的副本或更新的版本与原始文件一起索引。
可以通过计算文件的MD5散列轻松地检测精确的重复项，但是是否有类似的方法可以用于检测近似重复项(具有很强的相似性，但不是完全相同的文件)，以便将它们从数据库中删除？
为了清楚起见，我想不惜一切代价避免像计算数据库中每种图像组合的欧几里得距离这样的事情，这只会花费很长的时间。
浏览 1提问于2018-02-01得票数 0
我正在尝试使用Spark ML库中指定的技术来实现Jaccard相似性。我有一个用户和项目的数据框架。我得到的相似度分数为零的结果是错误的。我做错了什么？
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.linalg import SparseVector, DenseVector
from pyspark.ml.feature import MinHashLSH
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
我想使用字符串函数中的Jaccard相似度来确定词袋的相似度。据我所知，使用Jaccard只能通过字符串中的字母进行匹配。
c <- c('cat', 'dog', 'person')
d <- c('cat', 'dog', 'ufo')
stringdist(c, d, method='jaccard', q=2)
[1] 0 0 1
所以我们在这里看到它计算“猫”和“猫”，“狗”和“狗”以及“人”和“ufo”的相似度。
我还尝试将单词转换为1个长文本字符串。下面的
浏览 1提问于2016-05-11得票数 3
1回答
嗨，我有一个数据集，可以使用以下方法进行模拟：
set.seed(123)
v1 <- rbinom(10000, 1, .2)
v2 <- rbinom(10000, 1, .3)
v3 <- rbinom(10000, 1, .25)
v4 <- rbinom(10000, 1, .5)
v5 <- rbinom(10000, 1, .35)
v6 <- rbinom(10000, 1, .2)
v7 <- rbinom(10000, 1, .3)
v8 <- rbinom(10000, 1, .25)
v9 <- rbinom(100
浏览 0提问于2018-05-10得票数 1
回答已采纳
我有下面的矩阵
a =
0 10 10 0 0
0 5 5 0 0
1 0 0 50 51
0 0 10 100 100
我计算Jaccard距离
D = pdist(a,'jaccard');
D =
1.0000 1.0000 0.7500 1.0000 1.0000 1.0000
最后，我把距离放在一个矩阵中
sim = squareform(D)
sim =
0 1.000
浏览 6提问于2014-11-07得票数 1
回答已采纳
我正在尝试找到一种方法来绘制一个矩阵(在本例中是一个带有jaccard索引的矩阵)与空间距离(我有纬度和经度数据)。我被告知要使用"geosphere“包，但我还不能完全理解如何使用它。
因此，如果在座的任何人都精通这方面的工作，请帮助我。
亲切的问候
浏览 7提问于2021-07-22得票数 0
3回答
基于距离矩阵的词聚类
、、、
我的目标是根据单词与文本文档语料库的相似度对单词进行聚类。我已经计算了每对单词之间的Jaccard相似度。换句话说，我有一个可用的稀疏距离矩阵。有没有人能给我介绍一些以距离矩阵作为输入的聚类算法(可能还有它的Python库)？我事先也不知道集群的数量。我只想对这些单词进行聚类，并获得哪些单词聚在一起。
浏览 0提问于2013-04-27得票数 24
我正在读这本书，http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf有一个练习9.3.2a)上面写着
练习9.3.2 :在本练习中，我们将项目聚在图9.8的矩阵中。执行以下步骤。(a)将这八个项目按等级划分为四个组。应该使用以下方法进行聚类。用1代替3‘S，4’S，5‘0，用1’，2‘表示，用0代替空白。使用Jaccard距离来度量结果列向量之间的距离。对于多个元素的簇，将簇之间的距离取为元素对之间的最小距离，每个元素组之间的距离为一个。
我无法理解集群是如何完成的?如果我用1和1,2替换所有的3,4,5，剩下的是一个矩阵。
a b c d e
浏览 0提问于2019-11-17得票数 0
1回答
我正在尝试创建Jaccard距离矩阵并在其上执行K-means，以给出集群in和集群中元素的in。它的输入是推特推特。下面是代码，我无法理解如何使用文件中的初始种子。
install.packages("rjson" ,dependencies=TRUE)
library("rjson")
install.packages("jsonlite" ,dependencies=TRUE)
library("jsonlite")
install.packages("stringdist" ,dependencies=T
浏览 1提问于2016-11-29得票数 4
我有一个大约50k的不同行和2列的表。您可以认为每一行都是电影，列是该电影的属性- " id "：该电影的id，“标记”：电影的一些内容标记，是每个电影的字符串列表的形式。
数据如下所示：
movie_1、“浪漫”、“喜剧”、“英语”、“movie_2”、“动作”、“功夫”、“汉语”
我的目标是首先根据每部电影的相应标签计算出它们之间的提花相似性，一旦完成，我就可以知道每部电影(例如，我选择了movie_1)，还有哪些是前5位中最相似的电影(在本例中是movie_1)。我想要的不仅是movie_1本身的前5名，还包括所有的电影的前5名。
我已经尝试使用Python来解决这个问题
浏览 0提问于2018-10-22得票数 3
1回答
如何在大量句子之间找到连贯
、、、、
由于文档搜索算法的结果，我有一个句子列表。我想用某种度量来确定返回的结果是否语义接近/相似/连贯。作为一个起点，我使用的是单词漫游距离(WMD)，并计算句子之间的相似性。但是我的句子列表太长，对列表(文档)中的所有项目进行配对比较在计算上是不可行的。解决这个问题最好的办法是什么？
浏览 0提问于2021-01-15得票数 1
这是我的问题
我有两个表(10M和2500万行)。我想比较这两个表的地址。
我的解决方案是创建一个UDF(adress1，adress2) (使用Jaccard)
String joinSql = "SELECT "
+ "a.name, a.firstame, Jaccard(a.adress1,b.adress2) as jaccard "
+ "FROM tmp_tableA as a, tmp_tableB as b "
浏览 2提问于2017-08-23得票数 0
1回答
我有两个集合列表，我想计算一个距离。
set1 = [
{'A', 'B', 'C'},
{'A', 'D', 'X'},
{'X', 'A'}
]
set2 = [
{'A', 'B', 'C', 'D'},
{'A', 'X'},
{'X', 'A', 'B'}
]
所以，如果集合是相等的，我希望
浏览 0提问于2022-04-07得票数 1
1回答
N个二元向量的距离度量
、、、
我从集合A和B分别有n和m二进制向量(长度为1500)。我需要一个度量，可以说所有的n个向量和m个向量有多相似(距离度量)。输出应该是total_distance_of_n_vectors和total_distance_of_m_vectors。如果total_distance_of_n_vectors > total_distance_of_m_vectors，则表示集合B比集合A具有更多的相似向量。
我应该用哪一种标准？我想到了Jaccard的相似性。但我不能把它放在这方面。我应该找到每个向量彼此之间的距离来找到总距离或其他什么吗？
浏览 0提问于2018-04-03得票数 1
我试图在Keras LSTM中应用Jaccard系数作为自定义损失函数，使用Tensorflow作为后端。
我知道我必须打电话给以下人员：
model.compile(optimizer='rmsprop', loss=[jaccard_similarity])
其中jaccard_similarity函数应该是下面的keras.backend实现：
def jaccard_similarity(doc1, doc2):
intersection =set(doc1).intersection(set(doc2))
union = set(doc1).union(s
浏览 2提问于2018-03-14得票数 6
回答已采纳
我希望你能帮助我解决一个我正在苦思冥想的问题。
我有一个包含三列的data.frame：appl、cod、ipc。此数据集具有多个具有相同appl的行，每行对应于与一个ipc关联的一个cod。后者可以是一个或多个值的列表。appl和cod是整数值。一个例子
row appl cod ipc
11 | 1206 | 3857183 | 16
12 | 1220 | 1063002 | 29
13 | 1299 | 46437 | c("26", "31", "33")
14 | 1317
浏览 1提问于2015-10-16得票数 0
我正在研究一对RDDs。我的目标是计算rdd值集之间的jaccard相似度，并根据我的RDD的jaccard相似阈值value.Structure对它们进行聚类：
val a= [Key,Set(String)] //Pair RDD
For example:-
India,[Country,Place,....]
USA,[Country,State,..]
Berlin,[City,Popluatedplace,..]
在找到jaccard相似性之后，我会将相似的实体聚到一个集群中。在上面的例子中，印度和美国将根据某个阈值被聚成一个集群，而柏林将在另一个集群中。
浏览 1提问于2018-03-09得票数 2
回答已采纳
我实现了一个使用jaccard相似度构造距离矩阵的函数：
import pandas as pd
entries = [
{'id':'1', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'},
{'id':'2', 'category1':'100', 'category2': '0',
浏览 3提问于2016-02-26得票数 11
回答已采纳
在Cypher中，如何修改k-means以考虑Jaccard距离Dj而不是欧几里德距离？
其中Jaccard距离定义为Dj=1-(|A∩B|)/(|A∪B|)
浏览 1提问于2017-04-14得票数 0
我用一个KNeighborsRegressor来预测一个连续变量，用布尔向量计算出距离。如果我把度量设为'jaccard'，那么一切都能工作，但我想看看Matthews相关系数是否能提高预测的准确性。我编写了一个调用sklearn.metrics.matthews_corrcoef的简单函数，并将其转换为0到1之间的距离：
from sklearn.metrics import matthews_corrcoef
def mcc(x, y):
return 1 - (matthews_corrcoef(x, y) + 1) / 2
但是，当我将这个函数作为KNeighb
浏览 7提问于2021-02-27得票数 1
回答已采纳
我想知道是否有可能在Python上使用不同样本大小的进行分层集群？更准确地说，用Ward的最小方差法。
例如，我有5个整数列表，A，B，C，D，E的长度不同。我想要做的是按照Ward的方法将这5个列表分组为3个组(合并的集群的方差减少)。
有人知道怎么做吗？
浏览 1提问于2017-09-04得票数 0
回答已采纳
我有一张桌子
x y z
A 2 0 3
B 0 3 0
C 0 0 4
D 1 4 0
我想在Matlab中计算矢量A，B，C和D之间的Jaccard相似度，公式是：
在此公式中，|x|和|y|表示非零的项数。例如，|A|非零的项目数是2，|B|和|C|是1，|D|是2。
|x intersect y|表示不为零的公共项个数。|A相交B|为0。|交集D|为1，因为两者中x的值都不为零。
例如: jaccard(A，D)= 1/3=0.33
如何在Matlab中实现这一点？
浏览 0提问于2013-08-23得票数 5
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1回答
我正在处理数据集，其中大多数变量都是分类变量。有些变量甚至有5个类别。在这种情况下，有没有可能实现knn算法？如果是这样，我如何处理这些分类变量？我必须对它们进行规范化吗？我正在使用R，如果有人能帮我找到一个来源，那将是很有帮助的。
浏览 1提问于2016-09-10得票数 2
我正在尝试获取从书籍中提取的两个关键字字符串之间的jaccard距离。由于某些原因，函数几乎总是输出1.0
下面是我对关键字进行预处理的方法：
def preprocess(text):
# make sure to use the right encoding
text = text.encode("utf-8")
# remove digits and punctuation
text = re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', text)
# remove duplicate words
浏览 27提问于2019-07-23得票数 0
回答已采纳
我对pyspark还是个新手。我有10k文本数据集。我使用Minhash lsh创建了一个Jaccard距离。例如，我得到的输出
col1 col2 dist
A B 0.77
B C 0.56
C A 0.88
我想把这个转换成NxN矩阵格式。
A B C
A 0 0.77 0.88
B 0.77 0 0.56
C 0.88 0.56 0
有没有办法使用pyspark来创建它。我很感谢你的建议。
浏览 3提问于2020-03-21得票数 1
我一直在努力想办法解决这个问题，但没有取得多大的成功。我正在使用一个带有二进制数据(0和1s)的表。我设法使用R函数dist(x,method="binary")从数据中估计出一个距离矩阵，但我不太清楚这个函数是如何准确地估计距离矩阵的。它是否使用Jaccard系数J=(M11)/(M10+M01+M11)？
浏览 3提问于2014-05-15得票数 1
回答已采纳
我有一个聚类问题，我认为需要一个直观的距离函数。每个实例都有一个x，y坐标，但也有一组描述它的属性(每个实例的数量不同)。理想情况下，可以将pythonobjects (类的实例)传递给它，并根据它们的内容任意比较它们。
我想将距离表示为x，y值之间的欧几里德距离的加权和，以及一些类似于jaccard指数的值，以度量其他属性的集合重叠。类似于：
dist = (euclidean(x1, y1, x2, y2) * 0.6) + (1-jaccard(attrs1, attrs2) * 0.4)
我发现的大多数聚类算法和实现都将实例特性转换为数字。例如，在sklearn中使用dbscan，要执
浏览 11提问于2016-12-04得票数 3
回答已采纳
我做错了什么？
我正在尝试使用sklearn的BallTree，以便提出类似的集合，然后对给定集合中可能缺少的项目生成一些建议。
import random
from sklearn.neighbors import BallTree
import numpy
collections = [] # 10k sample collections of between
# 7 and 15 (of a possible 300...) items
for sample in range(0, 10000): # build sample data
浏览 1提问于2015-11-12得票数 0
这是相当长的时间，我对此感到抱歉。
我一直试图通过使用Spark (Java)来实现中讨论的最小散列LSH算法。我用的是这样的玩具问题：
+--------+------+------+------+------+
|element | doc0 | doc1 | doc2 | doc3 |
+--------+------+------+------+------+
| d | 1 | 0 | 1 | 1 |
| c | 0 | 1 | 0 | 1 |
| a | 1 | 0 | 0 | 1
浏览 7提问于2018-02-05得票数 0
我正在比较使用pdist和distance距离矩阵函数处理数据集时得到的Jaccard距离矩阵。我在输出距离矩阵中得到了不同的结果，我不知道为什么。
我认为其中一个原因是：
我的jaccard距离计算的实现是wrong(metric = 'jaccard')和，它们以不同的方式计算jaccard距离(看起来不太可能，因为两者在scipy.spatial.distance)中都在对我的数据做一些事情，可能是一个normalisation )。
正方形的文档对我来说有点过头了，所以可能会发生某种形式的正常化。然而，方型距离矩阵在单元格之间没有相同的相对距离大小，这是令人困惑的(例如
浏览 8提问于2022-01-01得票数 1
回答已采纳
我有一个非常大的数据文件，我正在处理dask。dataframe大体如下所示：
Col_1 Col_2 Bool_1 Bool_2
A 1 True False
B 1 True True
C 1 False False
D 1 True False
A 2 False True
B 2 False False
C 2 True False
D
浏览 1提问于2020-03-17得票数 2
回答已采纳
我需要计算两个向量中每个单词之间的Jaccard相似度。每个字一个字一个字。并提取出最相似的词。
下面是我糟糕的慢代码：
txt1 <- c('The quick brown fox jumps over the lazy dog')
txt2 <- c('Te quick foks jump ovar lazey dogg')
words <- strsplit(as.character(txt1), " ")
words.p <- strsplit(as.character(txt2), " ")
浏览 1提问于2016-11-25得票数 4
回答已采纳
我有一个任务，在这个任务中，我们必须对烹饪进行分类，并且根据给定的输入还给出前五名的食谱。我对以下数据进行了计数矢量化(countVectorize.transformer())，然后使用Jaccard的距离来计算最接近的匹配。这种方法是对的，还是有更好的距离度量来达到我的目的？
数据集：https://www.kaggle.com/c/whats-cooking/data
{ "id"：24717，“烹饪”：“印度”，“配料”：“数字”、“蔬菜汤”、“西红柿”、“大蒜”、“纳恩”、“红扁豆”、“红辣椒”、“洋葱”、“菠菜”、“红薯” }，
浏览 0提问于2018-05-16得票数 1
1回答
电火花LSH与余弦相似
、、、
我有很多用户，每个用户都有一个相关联的向量。我想计算每个用户之间的余弦相似度。根据大小，这是禁止的。看起来，LSH是一个很好的近似步骤，我理解它将创建一个桶，在这里，用户被映射到同一个桶中，在这个桶中，它们很可能是相似的。在Pyspark中，下面的示例如下：
from pyspark.ml.feature import BucketedRandomProjectionLSH
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql.functions import col
dataA = [(0, Vectors.dense([1.0, 1
浏览 4提问于2022-06-10得票数 4
回答已采纳
最近，我开始研究不同的数据科学原理，最近我对模糊匹配特别感兴趣。作为序言，我想在我的工作场所中用一种名为"4D“的专有语言进行更智能的模糊搜索，因此访问库几乎是不存在的。值得注意的是，客户端目前是单线程的，因此不可能利用多线程矩阵操作。
我开始研究levenshtein算法，并实现了它，但它以速度慢而闻名。此外，它通过循环两个单词建立一个矩阵，在时间上创造一个O(mn)效率。
这让我思考，使用Levenshtein算法的优势是什么，相对于单个for循环，它在每个索引上检查字符，进行比较，如果不正确(检查字符串长度等)则抛回a-1，从而产生O(n)时间效率？还是Levenshtein做了
浏览 0提问于2022-02-19得票数 8
回答已采纳
5回答
假设有4个集合：
s1={1,2,3,4}；
s2={2,3,4}；
s3={2,3,4,5}；
s4={1,3,4,5}；
是否有标准的度量来表示这组4个集合的相似度？
感谢您对Jaccard方法的建议。然而，这似乎是成对的。如何计算整组集合的相似度？
浏览 0提问于2010-01-10得票数 5
1回答
我正在构建一个使用基于项目的协同过滤的推荐系统。但是我对预测函数有一个问题，我不知道用Tanimoto系数(Jaccard相似系数)计算不同项目(电影)之间的相似性时可以使用哪个函数？下面的示例可以解释我的问题。假设User1观看了电影1，当我们计算电影1和所有其他电影之间的tanimoto系数时，我们发现前5部类似的电影是527,595,608,1097和588 .where，每部电影都与电影1有相似之处如下：
用户:1
Watched Movie---Similar Movie----Tanimoto Coefficient score
1--------527----
浏览 4提问于2015-05-21得票数 3
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1回答
数据上jaccard相似度的计算
、、、、
自学成才的python，我正在努力提高，所以任何帮助都是非常欢迎的，谢谢！我希望通过在另一列上匹配条件来计算数据中某一列上的jaccard相似性。df看起来如下：
name bag number item quantity
sally 1 BANANA 3
sally 2 BREAD 1
franck 3 BANANA 2
franck 3
浏览 1提问于2020-11-04得票数 2
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1回答
Jaccard距离的选择
、、、
为了计算两组单词之间的距离，我使用jaccard距离：
JaccardDistance(A, B) = 1 - JaccardIndex(A, B) = 1 - (|A ∩ B| / |A ∪ B|)
现在我想知道，还有其他类似的距离度量，返回0，1之间的值吗？
0表示这两个集合包含完全相同的元素，而一个完全不同的元素。这两组可能有不同的大小，单词的顺序并不重要。
浏览 0提问于2021-05-01得票数 0
回答已采纳
1回答
如何在矩阵中找到相似性？
、、、、
我有一个很大的矩阵(10*10k)。我想知道是否有一种方法可以找到行之间的相似性。
让我们给出一个矩阵的例子: 4*5
col1 col2 col3 col4
0 0 1 0
2 3 4 5
2 3 2 3
0 0.1 1 0
0 0 1 0
我想知道是否有一种统计理论来确定数据之间的相似性。
行1是100%像行5，行2是50%像行3
但是我如何处理彼此接近的数字呢？
第4行和第5行的值几乎相同。同样，我们如何才能找到一种计算相似概率的方法？在python，numpy，sc
浏览 2提问于2014-04-22得票数 0
在使用Pyspark (版本2.4.5)培训MultilayerPerceptronClassifier时，我得到了以下例外：
requirement failed: OneHotEncoderModel expected x categorical values for input column label, but the input column had metadata specifying n values.
但是，对于相同的数据集，代码在RandomForestClassifier、DecisionTreeClassifier、GBTClassifier和LinearSVC中运行得
浏览 0提问于2021-07-10得票数 2
回答已采纳
我正在尝试用SparseVectors形式的属性来计算某些in之间的Jaccard距离。 from pyspark.ml.feature import MinHashLSH
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLCon
浏览 104提问于2021-01-16得票数 1
1回答
如何定义自定义相似性度量
、、、
我需要一些帮助来定义一个定制的相似性度量。
我有一个数据集，其元素由4个属性定义。例如，考虑以下两项：
Element 1:
A1: "R1", "R3", "R4", "R7"
A2: "H1"
A3 "F1", "F2"
A4 "aaa" "bbb"
Element 2:
A1: "R1", "R2"
A2: "H1"
A3 "F1", "F2"
A4
浏览 2提问于2015-09-29得票数 2
回答已采纳
2回答
我需要在Lucene中使用n-gram上的Jaccard相似度来计算查询和文档的相似度。由于Jaccard相似性是IR中非常常见的衡量标准，我希望找到一个Lucene实现来实现它，但我做不到。
有没有人知道这样的实现？
浏览 2提问于2011-07-14得票数 3
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