余弦相似度算法:一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小,余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似,余弦值接近于0,夹角趋于90度,表明两个向量越不相似。 3.2 案例2、文本的相似度计算 思路: 1、分词; 2、列出所有词(可以处理停用词); 3、分词编码; 4、词频向量化; 5、套用余弦函数计量两个句子的相似度。
皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距向量间联系的紧密程度,它的取值在[−1,+1]之间。相关系数的绝对值越大,则表明X与Y相关度越高。当X与Y线性相关时,相关系数取值为1(正线性相关)或−1(负线性相关) 4. 集合观点下的相似度 4.1 杰卡德相似系数 (Jaccard similarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个...
Jaccard(杰卡德)距离:与杰卡德相似系数相反,用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合(样本)的区分度。 由于Jaccard相似系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度,无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这个结果,所以Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题。 Jaccard系数主...
(1)介绍:皮尔逊相关系数(Pearson Correlation)是衡量向量相似度的一种方式。 (2)输出范围:-1到+1,其中0代表无相关性,负值代表负相关,正值代表正相关。 (3)计算公式: 当相关系数为0时,X和Y两向量不相关 当X的值增大(减小),Y值减小(增大),X和Y两向量负相关,相关系数在-1.0到0.0之间。 当X的值增大(减小...
在计算机人工智能领域,距离(distance)、相似度(similarity)是经常出现的基本概念,它们在自然语言处理、计算机视觉等子领域有重要的应用,而这些概念又大多源于数学领域的度量(metric)、测度(measure)等概念。 这…
句子相似度计算的核心在于建立语义层面的映射关系。传统方法通过字面匹配或统计学特征进行判断，例如：1.基于字符串匹配的方法（如Jaccard系数）通过比较词语重叠度实现，但对“手机坏了”和“设备故障”这类近义表述识别能力不足。2.词袋模型利用TF-IDF计算词频权重，虽能识别“咖啡厅推荐”与“餐厅导览”的部分关联，...
相似度计算 1 相似度的计算简介 关于相似度的计算,现有的几种基本方法都是基于向量(Vector)的,其实也就是计算两个向量的距离,距离越近相似度越大。在推荐的场景中,在用户-物品偏好的二维矩阵中,我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似
1. 余弦相似度(Cosine Similarity) 余弦相似度是衡量两个向量夹角的相似度计算方法,常用于文本相似度计算。对于两个向量A和B,余弦相似度的计算公式为: 其中,A·B表示向量A和B的内积,A,和,B,分别表示向量A和B的模。余弦相似度的取值范围在-1和1之间,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越...
推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了,因为基本所有的推荐算法都是在计算相似度,用户相似度或者物品相似度,这里罗列一下各种相似度计算方法和适用点 余弦相似度 similarity=cos(θ)=A⋅B∥A∥∥B∥=∑i=1nAi×Bi∑i=1n(Ai)2−−−−−−−√×∑i=1n(Bi)2−−−−−−−...
余弦相似度算法:一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小,余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似,余弦值接近于0,夹角趋于90度,表明两个向量越不相似。 余弦公式 二维空间余弦函数 多维空间余弦函数 代码实现 图片相似度计算方法总结 - 知乎 (zhihu.com) ...