不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
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。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销，导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想，大大降低了网络数据传输量；并通过在系统层次对Spark的改进优化，使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。
欧式距离是最常见的一种距离度量方式，欧氏距离（Euclidean Distance）也称欧几里得距离，指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理，也就是求解三角形的斜边。简单的来说，欧氏距离就是两点之间的实际距离。
问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。 项目地址：https://github.com/yanqiangmiffy/sentence-similarity
第14章 利用SVD简化数据 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?
如果一个向量v是方阵A的特征向量，则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。
JavaOpenCV是一个基于开放源代码的计算机视觉库，它可以实现许多计算机视觉任务，如图像处理、物体识别和图像相似度计算等。本教程旨在向您介绍JavaOpenCV中的相似度计算基础，帮助您理解如何使用该库计算图像之间的相似度。
Sematch是一个用于知识图谱的语义相似性的开发、评价和应用的集成框架，其代码见github。 Sematch支持对概念、词和实体的语义相似度的计算，并给出得分。 Sematch专注于基于特定知识的语义相似度量，它依赖于分类( 比如 ) 中的结构化知识。 深度、路径长度 ) 和统计信息内容( 语料库与语义图谱) 。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
「Key insight:」 虽然预训练BERT已经广泛地运用到了各种下游的NLP任务上，但在文本语义相似度计算任务上，未经微调的BERT句向量的质量常常不如GloVe句向量。针对这个问题，作者首先分析了BERT句向量分布的性质，然后利用标准化流无监督地将BERT句向量的分布变换成更规整的高斯分布，实验结果表明作者提出的BERT-flow在多项任务上取得了SOTA表现。
仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法 进行了深入研究，提出了很多方法，比如基于邻域的方法(neighborhood-based)、隐语义模型 (latent factor model)、基于图的随机游走算法(random walk on graph)等。在这些方法中， 最著名的、在业界得到最广泛应用的算法是基于邻域的方法。
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。 这些推荐系统的具体实现我们无法知晓，但原理是类似的，都是采用基于协同过滤的推荐机制。这里我们探讨一下这个推荐机制的原理。 举例 下图是一个用户对课程评分表。评分从1星到5星，灰色表示该用户没有对该课程评分。由图可
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。
协同过滤（Collaborative Filtering）算法是一种利用用户历史行为数据和物品属性之间的关系，预测用户对未知物品喜好程度的算法。它基于一个假设，即如果两个用户在过去喜欢的物品相似，那么他们在未来也可能会喜欢相似的物品。
声明：本文最初发表于赖勇浩（恋花蝶）的博客http://blog.csdn.NET/lanphaday，如蒙转载，敬请确保全文完整，未经同意，不得用于商业用途。
近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤，相似度的计算都是必不可少的，那么都有哪些计算相似度的方法呢？
最近在处理文本多分类时，需要用到文本相似度计算，在github上找到了一个很不错的Python 第三方包。叫相识(Xiangshi)
要计算两篇文章的相似度，可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。具体实现方式如下：
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏推出了实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
这个时候，我感觉到后脊梁骨一阵发凉，果不其然。正在喝水的我，差点没被噎死。发来如下题目，就是说，如果我俩越默契，答案就越相似，题目是这样的：
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
视频文本检索在多模态研究中起着至关重要的作用，在许多实际应用中得到了广泛的使用。CLIP（对比语言图像预训练）是一种图像语言预训练模型，它展示了从网络收集的图像文本数据集中学习视觉概念的能力。
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
在 相似度计算中，不同的物品或者用户可以将其定义为不同的坐标点，而 特定目标定位为坐标原点。
参考自：http://www.igvita.com/2007/01/15/svd-recommendation-system-in-ruby/
最近碰到了文本相似度的问题，想到了猫猫数据中有品种的相关描述，于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
提到推荐系统，很多人第一反应就是协同过滤，由此可见协同过滤与推荐系统的关系是有多么紧密。这里介绍下基于用户的协同过滤。
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。 微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文， 最后的关注和@则针对的是用户之间的关系，关注某个人就意味着你成为他的粉丝，而他成为你的好友;@某个人意味着你想要他看到你的微博信
引言 微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针对的是用户之间的关系，关注某个人就意味着你成为他的粉丝，而他成为你的好友；@某个人意味着你想要他看到你的微博信息。 微博被人们认为是“自媒体”，即普通大众分享与本身相关的“新闻”的途径。最近，有些人使用自己在自媒体上的影响力而盈利的报道屡见不鲜。那微博上个人影响力是怎样计算的呢？微博上还有哪些算法作为看不见的手在管理着我们？我们的每一个行为怎样影响
作者：邱陆陆 当手机取代了钱包，支付宝甚至比现金更常用，与蚂蚁金服的产品端一同忙碌起来的还有公司的服务端。95188 服务热线就是其中之一。 然而当我们谈起客服电话，想到的仍然是传统的按键菜单（「普通话服务请按 1，for English service please press 2」）和在机械而漫长的语音播报里等待的焦躁。「在过去的统计里，只要用户没转接人工，就算作『问题被自助解决了』，其实在我们看来那不叫『解决』，叫『损耗』。」蚂蚁金服的产品运营专家弈客说。秉承着这样的理念，团队开发了 MISA（Ma
最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的原理和实现方法。
在推荐系统领域，内容推荐是一种常用的方法，它根据用户的历史行为数据或偏好信息，分析用户对内容的喜好，然后推荐与用户喜好相似的其他内容。本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，在业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。
在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、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实例中，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。
月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
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基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。
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