python 相似度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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

相似度计算——余弦相似度

余弦相似度介绍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。...两个向量的夹角示例图如下：余弦相似度的计算公式向量的余弦相似度计算公式余弦相似度计算的示例代码用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的；如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。

5061 0

pta集合相似度_结构相似度

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168948.html原文链接：https://javaforall.cn

6702 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python文本相似度计算

步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？...，相对于前两篇高血压主题的文本，iOS主题文本与query的相似度很低。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。

2.6K5 0

python文本相似度计算

步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。...，相对于前两篇高血压主题的文本，iOS主题文本与query的相似度很低。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低

1.6K7 0

文本相似度 | 余弦相似度思想

文本分析最基本的可以看正则表达式，我曾经写过SAS和Python的相关文章：导语：SAS正则表达式，统计师入门文本分析的捷径统计师的Python日记【第九天：正则表达式】这个小系列，介绍的是计算文本之间的相似度...计算文本相似度有什么用？...冗余过滤我们每天接触过量的信息，信息之间存在大量的重复，相似度可以帮我们删除这些重复内容，比如，大量相似新闻的过滤筛选。这里有一个在线计算程序，你们可以感受一下 ?...余弦相似度的思想余弦相似度，就是用空间中两个向量的夹角，来判断这两个向量的相似程度： ?...相似度，个么侬就好好弄一个相似程度好伐？比如99%相似、10%相似，更关键的是，夹角这个东西—— 我不会算！谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算？哪本书有？

2.8K7 0

python文本相似度计算

步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？...LSI模型 TF-IDF模型足够胜任普通的文本分析任务，用TF-IDF模型计算文本相似度已经比较靠谱了，但是细究的话还存在不足之处。...，相对于前两篇高血压主题的文本，iOS主题文本与query的相似度很低。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。

5K3 0

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。...如果向量指向相同的方向，余弦相似度是+1。如果向量指向相反的方向，余弦相似度为-1。 ? ? 余弦相似度在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度，而不考虑文档的大小。...下面的程序中演示了在Python语言中实现余弦相似度的方法。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明，雅卡尔相似度在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。...用Python实现雅卡尔相似度的计算过程： from sklearn.metrics import jaccard_score A = [1, 1, 1, 0] B = [1, 1, 0, 1] jacc

4.2K1 1

多种相似度计算的python实现

前言在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。...我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。...欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为： ?...，不是经常需要，但是我们仍然学会如何用python去实现，其公式为： ?...用以上的数据集去计算： p = [1,3,2,3,4,3] q = [1,3,4,3,2,3,4,3] print manhattan(p,q) 得出结果为4 小结这里只讲述了三种相似度的计算方法

1.8K4 0

Python字符串相似度检测

python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher

2K2 0

余弦相似度与欧氏距离相似度（比较记录）

余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵；欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵；总结：余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量

3.1K3 0

不同品种猫猫有多相似呢，Python 文本相似度计算

difflib difflib 是 Python 的内置库，基于 Ratcliff-Obershelp 算法（格式塔模式匹配）。计算值是 0-1 之间的，越接近 1 说明文本越相似。...fuzzywuzzy fuzzywuzzy 是一个第三方库，基于莱文斯坦距离，需要安装 python-Levenshtein，fuzzywuzzy，直接 pip 即可。...文本向量化必须两个对比的文本同时向量化操作，确保两文本向量化的长度一样才可进行计算，部分代码：两对比文本向量化后，再进行相似度计算：余弦相似度，值介于 0-1，越大说明两文本越相似。...最后使用 fuzzywuzz 计算的相似度，绘制热力相关图直观的展示猫猫品种哪些描述较为相似：异国短毛猫与加菲猫描述相似度较高，英囯蓝白与英国短毛猫相似度也较高。...这样一个文本相似度计算就完成了。源码获取在公众号对话框回复关键字“文本相似度”即可获取 END

8732 0

python专业方向 | 文本相似度计算

步骤 1、分词、去停用词 2、词袋模型向量化文本 3、TF-IDF模型向量化文本 4、LSI模型向量化文本 5、计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？...，相对于前两篇高血压主题的文本，iOS主题文本与query的相似度很低。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。

2.2K8 0

python图像识别---------图片相似度计算

，这些有分为直方图，颜色集，颜色局，聚合向量，相关图等来计算颜色特征），为了得到两张相似的图片，在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似度：直方图计算图片的相似度通过哈希值，汉明距离计算...自带的compareHist()进行相似度的比较：利用compareHist（）进行比较相似度 similarity1 = cv2.compareHist(H1, H2, 0) 最后得到三张图片的直方图如下...两种方法的的结果还是有点差距的，可以看到img1和img3的结果相似度高些。不过两者的相似度计算方法如下： ? gi和si分别指的是两条曲线的第i个点。...通过上面运行的结果可以看出来，img1和img2的相似度高一些。三、余弦相似度(cosin) 把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。 1....可以看到img1和img2的相似度高。好了，以上就是到目前为止我接触到的图片相似度的计算方法，肯定还有许多我没有接触到的计算方法，大家有需要的可以参考一下，有其他方法的大家可以留言一起探讨！！！

11.5K4 1

基于Jaccard相似度

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍基于Jaccard相似度。算法描述：两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。

1.2K1 0

python衡量数据分布的相似度距离（KLJS散度）

背景很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...python3代码： import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05...JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...print(JS_divergence(p,p)) # 0.0 实例:身高分布预测比较在实际运用中，我们往往并不是一开始就能得到概率分布的，我们手上的更多是像每个人的身高这样的具体数据，那么怎么在python

9.3K2 0

ES搜索相似度

今天再来一道面试真题，es的搜索的相似度算法如何计算首先,我们要从这几方面回答 TF(term frequency）检索词频率 IDF(inversed document frequency)反向文档频率...world,es会根据hello world在所有doc中的评分情况,计算一个查询向量，比如hello基于所有doc都有一个评分为2，world基于所有doc都有一个评分5，查询向量就是[2,5] 计算相似度

1.1K1 0

基于simhash相似度

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍基于simhash相似度。...算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1.

1.1K2 0

文本相似度计算_文本相似度分析算法

Simhash 计算文档相似度的算法，比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。如此问题，便可以应用Simhash 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。二....但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似度

1.5K2 0

句子相似度计算

思路一：先求句向量，然后求余弦相似度 1.求得两个句子的句向量生成文本词频向量用词频来代替，句子，当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似度...denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二：求得词向量，计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小...如图，我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5（可以简单地用词频或者TFIDF进行计算），那么由于’Obama’和’president’的相似度很高，那么我们可以给由’Obama’移动到’

2.5K5 1

06:图像相似度

06:图像相似度总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。...两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。输入第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 相似度（以百分比的形式给出），精确到小数点后两位。

2.7K5 0

点击加载更多

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