使用Levenshtein计算相似度距离，装下模块，调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重，而且不一定准确度高，一般做idf还得做词性归一化，把动词形容词什么全部转成名词，很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein距离）。是 ...
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2017-04-23 15:02:05
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在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出 ...
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2017-04-22 20:43:33
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1.combobox： （1）.js 1）初始化combobox 2）针对combobox的一些常用操作 （2）.html （3）.java 上面方法是将相似度选项配置在了数据字典中，如下：也可以通过其他方式拼装Map<String,String>类型的数据返回。 上面方法中各种数据的样式： map ...
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2017-04-22 15:51:54
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Jackcard相似度和余弦相似度(向量空间模型)的java实现
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2017-04-12 11:52:43
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已经有很多人开始担心，机器人会不会真的像电影里面那样，把人类灭绝，这也不无可能，1970年日本机器人专家森昌弘提出的恐怖谷理论说，当机器人与人类的相似度达到一定程度时，人类会对他们产生反感，就我而言，...
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2017-04-05 20:52:35
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链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/f549ee08ddd84b8485a4fa9aefaf4a38来源：牛客网 对于不同的字符串，我们希望能有办法判断相似程度，我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法如下： 1 修改 ...
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2017-04-05 16:10:17
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编辑距离问题： 编辑距离，又称Levenshtein距离，是一种字符串之间相似度计算的方法，指两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑次数。有效的编辑操作为单个字符的替换、插入和删除。对给定两个字符串S、T，将S转换成T所需要的删除，插入，替换操作的数量就叫做S到T的编辑路径。而最短的编辑路 ...
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2017-03-31 21:50:41
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寻找相似用户 1.曼哈顿距离:计算速度快，对于Facebook这样需要计算百万用户之间的相似度时就非常有利 最简单的距离计算方式是曼哈顿距离。在二维模型中，每个人都可以用(x, y)的点来表示，这里我用下标来表示不同的人，(x1, y1)表示艾米，(x2, y2)表示那位神秘的X先生，那么他们之间的 ...
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2017-03-29 23:57:02
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最近在做基于本体概念的语义相似度的计算理论研究及实现，现在做一个相关的总结，以便今后查找或者供他人借鉴和学习。 做这个研究的目的是为了进行Agent能力模型中目标和能力的匹配，从而进行目标对能力的一个择优过程。在我们的能力模型中，capability表示为C(InConstaints，OutCont ...
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2017-03-29 22:52:44
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环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词，关键词提取 利用gensim下面的corpora，models，similarities 进行语料库建立，模型tfidf算法，稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 ...
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2017-03-29 21:02:54
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