0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...g.计算相似度 先取两个字符串长度的最大值maxLen，用1-（需要操作数除maxLen），得到相似度。 例如abc 和abe 一个操作，长度为3，所以相似度为1-1/3=0.666。...("差异步骤："+dif[len1][len2]); 52 //计算相似度 53 float similarity =1 - (float) dif[len1][...len2] / Math.max(str1.length(), str2.length()); 54 System.out.println("相似度："+similarity);...3.还是没弄懂 6.结束 算法优化空间很大。 最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。...计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。 为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。...要实现此算法，首先需要明确“字符串近似”的概念。 计算字符串相似度通常使用的是动态规划(DP)算法。 常用的算法是 Levenshtein Distance。...一个一个涂画之后，偶然发现另一种字符串相关的算法完全可以适用。那就是 Longest common subsequence（LCS，最长公共字串）。为什么这个算法可以用来计算两个字符串的相关度？...以上只是描述了怎么计算两个字符串的相似程度。除此之外还需要：①剔除相似度较低的结果；②对结果进行排序。 剔除相似度较低的结果，这里设定了一个阈值：差错比例不能超过匹配结果长度的一半。
莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...安装Levenshtein模块 windows安装 1，pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 具体安装过程中，需要C+...C++ 下载路径:https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads...0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl linux安装 pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 计算两个字符串的相似度...list的相似度 import Levenshtein import jieba autohome='2009款 1.6L 自动G特别版' #current='花冠 2009款 1.6L 自动G特别版
这篇文档简单介绍一下Simhash算法 一. 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
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
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度.../ 64 print('dist is '+'%d' % dist) print('similarity is ' +'%d' % similarity) 最终结果： 可见两张图片相似度非常低
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)是补偿系数。 二维DCT变换公式： ? 二维变换是在一维变换的基础上得来的，并且上述公式可以转化为 ?...3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ? （image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...假设有两个集合A,B;如果我们想要知道这两个集合的相似度究竟有多少，我们可以进行如下的计算： [hq9gt0ogba.jpeg] 这个结果称为杰卡德相似系数，越大表明两个集合的相似度越高。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...基于相似度的推荐算法，其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子，比如网易云的电台推荐。...其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
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。
用于字符串匹配的自动机 假定字符串P和文本T只由a,b两个字符组成，也就是字符集为 ∑ \sum={a,b,c}, P含有m个字母，于是，我们要构造的自动机就含有m个状态节点。...那么S = Pq P_q + ‘c’ = “ababc”, 此时从P开始，连续读取0个字符所形成的空字符串才能作为S的后缀，于是当状态机处于状态节点4，输入字符为c时，跳转到节点0....Pq P_q的后缀，该调用有两层循环，所以复杂度是O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环，循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂度为...O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说，构建跳转表的复杂度是：O( m3 m^3| ∑ \sum|)。...我们只给出了算法的实现流程，算法的数学原理比较复杂，我们将在下一节详解。
直接来代码 public static float levenshtein(string str1, string str2) { //计算两个字符串的长度。...[i, j - 1] + 1), dif[i - 1, j] + 1); } } Console.WriteLine("字符串...("差异步骤：" + dif[len1, len2]); //计算相似度 float similarity = 1 - (float)dif[len1..., len2] / Math.Max(str1.Length, str2.Length); Console.WriteLine("相似度：" + similarity);...return similarity; } 返回结果就是相似度了，验证码识别上用的到 爱给模板网 http://2gei.cn 提供
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于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。...，所以每两个章节之间都要比较，若一本书书有x章的话，这 里需对比x(x-1)/2次；而此算法采用矩阵的方式，计算两个字符串之间的变化步骤，会遍历两个文本中的每一个字符两两比较，可以推断出时间复杂度至少...， 最后我们的相似度可以这么计算： ? ...最后写了个测试，根据两种不同的算法对比下时间，下面是测试结果： 余弦定理算法：doc1 与 doc2 相似度为：0.9954971, 耗时：22mm 距离编辑算法：doc1...与 doc2 相似度为：0.99425095, 耗时：322mm 可见效率有明显提高，算法复杂度大致为：document1.length + document2.length。
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 相等则n计数+1，n最终为相似度...hash1 = pHash(img1) hash2 = pHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('{}的相似度是...，需要长期的算法功底的积累，切不可一蹴而就。
6、海明距离（Hamming distance） 定义：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...场景：在海量物品的相似度计算中可用simHash对物品压缩成字符串，然后使用海明距离计算物品间的距离 二、相似度度量（9种） 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，与距离度量相反...，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大 1、余弦相似度(Cosine Similarity) 2、调整余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity) 3、皮尔森相关系数...1,2)，再用余弦相似度计算，得到-0.8，相似度为负值并且差异不小，但显然更加符合现实。...6、对数似然相似率 7、互信息/信息增益，相对熵/KL散度 8、信息检索–词频-逆文档频率（TF-IDF） 9、词对相似度–点间互信息 三、距离度量与相似度度量的区别 欧氏距离是最常见的距离度量，而余弦相似度则是最常见的相似度度量
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。...均值哈希算法就是利用图片的低频信息。具体步骤：（1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。...分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。...#均值哈希算法def aHash(image): #缩放为8*8 image=cv2.resize(image,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
最近开始研究推荐系统，其中常见的相似度算法有以下几种： 1....那么是否可以在（用户-商品-行为数值）矩阵的基础上使用调整余弦相似度计算呢？从算法原理分析，复杂度虽然增加了，但是应该比普通余弦夹角算法要强。...如向量的维度是3，有三段文本a、b、c,文本向量化之后的结果假如如下：a=(1,0,0)、b=(0,1,0)、c=(10,0,0)。...我们知道doc2vec的每一个维度都代表一个特征,观察向量的数字，主观看来a和c说的意思应该相似，阐述的都是第一个维度上的含义，a和b语义应该不相似。...那么如果用欧式距离计算相似度，a和b的相似度就比a和c的相似度高，而如果用余弦计算，则答案反之。 那么欧式距离和余弦相似度的区别是什么呢？
计算文本相似度有什么用？...推荐系统 在微博和各大BBS上，每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读，那就是根据一定算法计算出来的相似文章。...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： ?...借鉴这一思想，我们可以计算出两个文本的相似程度。但，我们真的要用夹角的大小去衡量吗？ 文本1与文本2之间的夹角估计有37°； 文本A与文本C之间的夹角大概72.8° ?...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？
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