Java调用NLPIC实现分词和标注工作，Python调用Word2Vec实现词向量相似度计算...
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2016-04-12 13:01:22
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集合相似度计算是一个常见的问题。例如，已知看过芈月传的人都有哪些，还知道看过琅琊榜的人都有哪些，那么想知道同时看过两者的人群占至少看过一部的人群的占比，就是求这两个集合的相似度： 集合A = 看过芈月传的人群集合B = 看过琅琊榜的人群相似度 = |A∩B| / |A∪B| = 既看过芈月传又看过琅
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2016-03-14 18:31:39
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特征值分解
奇异值分解SVD
Python实现SVD
低阶近似
奇异值选取策略
相似度计算
基于物品相似度
基于物品相似度的推荐步骤
利用物品相似度预测评分
基于物品相似度的推荐结果
利用SVD降维
利用SVD降维前后结果比较
基于SVD的图像压缩–阈值处理
基于SVD的图像压缩...
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2016-03-10 17:29:55
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a540be60100vjae.html 图像相似度计算 (2011-12-13 22:16:23) 转载▼ 标签： 图像 相似 svd nmf 巴氏距离 直方图距离 图像哈希 图像校正 图像内容检索 分类： 计算机视觉 图像相似度计算
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2016-03-01 22:18:18
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本文是讲述如何使用word2vec的基础教程，文章比较基础，希望对你有所帮助！
官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。它根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效的将一个词语表达成向量形式，其核心架构包括CBOW和Skip-gram。...
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2016-02-18 01:25:25
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标量的计算标量也就是无方向意义的数字，也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。1.欧几里得距离例如，计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}2.曼哈顿距离3.闵可夫斯基距离欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。上面这样计算相异度的方式有一点问题...
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2016-01-20 13:21:49
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在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策过程中、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识。这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识，然后引用阮一峰大神的例子进行解释，最后通过P...
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2015-12-18 06:54:10
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计算编辑距离# -*- coding: utf-8 -*-def distacal(s1,s2):#计算编辑距离 m = len(s1) n = len(s2) colsize, matrix = m + 1, [] for i in range((m + 1) * (n +...
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2015-12-07 22:33:37
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在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策过程中、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识。这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识，然后引用阮一峰大神的例子进行解释，最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算。基本步骤：1.分别统计两个文档的关键词 2.两篇文章的关键词合并成一个集合...希望文章对你有所帮助~...
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2015-11-18 07:04:06
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