TF-IDF值和第一种的输出完全相同。...由于第二种方法比较的简洁，因此在实际应用中推荐使用，一步到位完成向量化，TF-IDF与标准化。 二. 余弦定理 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这 结果是与向量的长度无关的，仅与向量的指向方向相关。...例如在信息检索中，每个词项被赋予不同的维度，而一个文档由一个向量表示，其各个维度上的值对应于该词项在文档中出现的频率。余弦相似度因此可以给出两篇文档在其主题方面的相似度。...通常是文档中的词频向量。余弦相似性，可以被看作是在比较过程中把文件长度正规化的方法。 在信息检索的情况下，由于一个词的频率（TF-IDF权）不能为负数，所以这两个⽂文档的余弦相似性范围从0到1。
1 从数据中抽取合适的特征 1.1 TF-IDF短语加权表示 TF-IDF公式的含义是:在一个文档中出现次数很多的词相比出现次数少的词应该在词向量表示中得到更高的权值。...对于使用提取特征来完成的任务,比如文本相似度比较或者生成机器学习模型,只出现一次的单词是没有价值的,因为这些单词我们没有足够的训练数据。...(hockeyTF.map(_._2)) 有了曲棍球文档向量后,就可以随机选择其中两个向量,并计算它们的余弦相似度。...模型 & 余弦相似度 一个经典使用就是搜索引擎结果的排名，可以参阅我的另外一篇博文《轻量级文本搜索引擎的后台设计、实现与优化》 Word2Vec 模型 另一类最近比较流行的模型是把每一个单词表示成一个向量...一个比较通用的例子是使用单词的向量表示基于单词的含义计算两个单词的相似度。Word2Vec就是这些模型中的一个具体实现,常称作分布向量表示。
上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。...., Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦等于： ? 使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。...由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频...（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）； （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。..."余弦相似度"是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可以采用它。 下一次，我想谈谈如何在词频统计的基础上，自动生成一篇文章的摘要。 （完）
知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。 再啰嗦的概述一下: TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现的符号解释： TF(t,d)：表示文档d中单词t出现的频率 DF(t,D):文档集D中包含单词t的文档总数。...log表示对得到的值取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...三 Spark MLlib中的TF-IDF 在MLlib中，是将TF和IDF分开，使它们更灵活。 TF： HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。
有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。...如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成的摘要叫"人工摘要"，由机器完成的就叫"自动摘要"。许多网站都需要它，比如论文网站、新闻网站、搜索引擎等等。...Luhn博士认为，文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。 句子的信息量用"关键词"来衡量。...上图就是Luhn原始论文的插图，被框起来的部分就是一个"簇"。只要关键词之间的距离小于"门槛值"，它们就被认为处于同一个簇之中。Luhn建议的门槛值是4或5。...因此，它的重要性分值等于 ( 4 x 4 ) / 7 = 2.3。 然后，找出包含分值最高的簇的句子（比如5句），把它们合在一起，就构成了这篇文章的自动摘要。
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。...一个容易想到的思路，就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。于是，我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...log表示对得到的值取对数。 第三步，计算TF-IDF。 ? 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下： ? 从上表可见，"蜜蜂"的TF-IDF值最高，"养殖"其次，"中国"最低。
如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。于是，我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...逆文档词频(IDF) = log(语料库中的文档总数/(包含该词的文档总数+1)) 如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。...log表示对得到的值取对数。 第三步，计算TF-IDF TF-IDF = TF * IDF 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下： 包含该词的文档数(亿) IDF TF-IDF 中国 62.3 0.603 0.0121 蜜蜂 0.484 2.713 0.0543 养殖 0.973
该库是具有 tf * idf 权重的 Ruby 向量空间模型（VSM），它能够用 tf * idf 计算文本之间的相似度。...Github： https://github.com/jpmckinney/tf-idf-similarity 用法 require 'matrix' require 'tf-idf-similarity...查找矩阵中两个文档的相似度： matrix[model.document_index(document1), model.document_index(document2)] 打印文档中术语的 tf...- ['and', 'the', 'to'] document1 = TfIdfSimilarity::Document.new(text, :tokens => tokens) 自己提供每个术语出现的次数和文档中的...Document.new(text, :term_counts => term_counts, :size => size 详细信息请参阅文档： https://www.rubydoc.info/gems/tf-idf-similarity
一个容易想到的思路，就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。于是，我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...log表示对得到的值取对数。 第三步，计算TF-IDF。 ? 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下： ? 从上表可见，"蜜蜂"的TF-IDF值最高，"养殖"其次，"中国"最低。（如果还计算"的"字的TF-IDF，那将是一个极其接近0的值。）...下一次，我将用TF-IDF结合余弦相似性，衡量文档之间的相似程度。 （完）
storeDFInMongoDB(productSimDF, PRODUCT_RECS) 其中，consinSim 是求两个向量余弦相似度的函数，代码实现如下： /** * 计算两个商品之间的余弦相似度...加载 MongoDB 中 ProductRecs 表的数据（商品相似度列表/商品相似度矩阵/商品推荐列表） val simProductsMatrixMap = spark.read ...在 candidateProducts 对应的子哈希表中获取相似度前 K 大的那些商品。...为了避免热门标签对特征提取的影响，我们还可以通过 TF-IDF 算法对标签的权重进行调整，从而尽可能地接近用户偏好。 ... storeDFInMongoDB(productSimDF, CONTENT_PRODUCT_RECS) spark.stop() } /** * 计算两个商品之间的余弦相似度
，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。...本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。..., 2) / arr2.length), 0.5) if (dominator == 0) Double.NaN else numerator / (dominator * 1.0) } 余弦相似度.../** jblas实现余弦相似度 */ def cosineSimilarity(v1: DoubleMatrix, v2: DoubleMatrix): Double = { require...比如Spark MLlib在KMeans算法实现中，底层对欧几里得距离的计算实现。
数据集中任意两个电影间相似度都可以由公式计算得到，电影与电影之间的相似度在一段时间内基本是固定值。最后生成的数据保存到 MongoDB 的 MovieRecs【电影相似性矩阵】表中。 ...") .save() // 求两个向量的余弦相似度 def consinSim(movie1: DoubleMatrix, movie2: DoubleMatrix): Double...为了避免热门标签对特征提取的影响，我们还可以通过 TF-IDF 算法对标签的权重进行调整，从而尽可能地接近用户偏好。... 训练 IDF 模型，得到每个词的逆文档频率 val idfModel = idf.fit(featurizeData) // 用 IDF 模型对原数据进行处理，得到文档中每个词的 TF-IDF...") .save() spark.stop() } // 求两个向量的余弦相似度 def consinSim(movie1: DoubleMatrix, movie2
软件：IDEA2014、Maven、HanLP、JDK； 用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition; 用到的数据集：http:...3.3 Scala调用HanLP进行中文分词 Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下： import...3.4 求TF-IDF 在Spark里面求TF-IDF，可以直接调用Spark内置的算法模块即可，同时在Spark的该算法模块中还对求得的结果进行了维度变换（可以理解为特征选择或“降维”，当然这里的降维可能是提升维度...这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。...HanLP的使用相对比较简单，这里只使用了分词及停用词，感谢开源； 2. Spark里面的TF-IDF以及Word2Vector使用比较简单，不过使用这个需要先分词； 3.
软件：IDEA2014、Maven、HanLP、JDK； 用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition; 用到的数据集：http://...3.3 Scala调用HanLP进行中文分词 Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下： 1.import...3.4 求TF-IDF 在Spark里面求TF-IDF，可以直接调用Spark内置的算法模块即可，同时在Spark的该算法模块中还对求得的结果进行了维度变换（可以理解为特征选择或“降维”，当然这里的降维可能是提升维度...这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。...HanLP的使用相对比较简单，这里只使用了分词及停用词，感谢开源； 2. Spark里面的TF-IDF以及Word2Vector使用比较简单，不过使用这个需要先分词； 3.
https://github.com/lukewhyte/textpack 将讨论的主题： 使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵 使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 使用哈希表将发现转换为电子表格中的...重要的是CSR格式可以节省内存，同时仍允许快速行访问和矩阵乘法。 步骤二：使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 余弦相似度是0和1之间的度量，用于确定类似字符串的长度，而不管它们的长度如何。...它测量多维空间中字符串之间角度的余弦。该值越接近1（余弦为0°），字符串相似度越高。...在Python中计算余弦相似度 可以使用scikit-learn来计算余弦相似度。...这将返回具有余弦相似度值的成对矩阵，如： 然后将通过相似性阈值（例如0.75或0.8）过滤此矩阵，以便对认为代表相同实体的字符串进行分组。
文档相似性 文档相似性是使用从词袋模型或者 tf-idf 模型中提取出的特征，基于距离或者相似度度量判断两个文档相似程度的过程。...可以用几种相似度和距离度量计算文档相似度。其中包括余弦距离 / 相似度、欧式距离、曼哈顿距离、BM25 相似度、jaccard 距离等。...在我们的分析中，我们将使用最流行和最广泛使用的相似度度量：余弦相似度，并根据 TF-IDF 特征向量比较文档对的相似度。...文档对的相似性矩阵 (余弦相似度) 余弦相似度给出了表示两个文档特征向量之间角度的余弦值的度量。两个文档特征向量之间的角度越低，两个文档的相似度就越高，如下图所示： ?...可以清楚地看到，我们的算法已经根据分配给它们的标签，正确识别了文档中的三个不同类别。这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。
在数学上，我们可以将TF-IDF定义为tfidf = tf x idf，可以进一步展开为： 这里，tfidf(w, D)是文档D中单词w的TF-IDF得分。...文档相似度 文档相似度是使用基于距离或相似度的度量的过程，该度量可用于根据从文档中提取的特征(如词袋或tf-idf)确定文本文档与任何其他文档的相似程度。...其中包括余弦距离/相似度、欧几里德距离、曼哈顿距离、BM25相似度、jaccard距离等。...在我们的分析中，我们将使用可能是最流行和广泛使用的相似性度量，余弦相似度和基于TF-IDF特征向量的成对文档相似度比较。...(similarity_matrix) similarity_df 余弦相似度给出了一个度量，表示两个文本文档的特征向量表示之间夹角的余弦值。
在上一章中，我们提到了分词时，根据分词结果所带的词性，对其进行去停用词。而后，我们发现使用”结巴”分词进行TF-IDF算法对用户搜索词列进行1000个关键词的提取对于后续的分类模型效果会更好。...，我们可以将该DataFrame带入后续的分类器中，进行训练。...5.1.4 其他聚类与降维 Spark在基于RDD的MLlib中还提供了SVD、PCA的降维方法，而基于DataFrame的聚类方法还包括k-means、Bisecting k-means和Gaussian...1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似度” 我们这个方案，计算出一条测试集的特征向量与训练集各个特征向量的余弦相似度，将该条测试集的类别标记为与其余弦相似度最大的训练集特征向量所对应的类别...，目前Spark基于DataFrame的MLlib binary分类器中并没有实现SVM，而基于RDD的MLlib有实现SVM，却没有实现One-vs-Rest。
在数学上，我们可以将TF-IDF定义为tfidf = tf x idf，可以进一步展开为： ? 这里，tfidf(w, D)是文档D中单词w的TF-IDF得分。...文档相似度 文档相似度是使用基于距离或相似度的度量的过程，该度量可用于根据从文档中提取的特征(如词袋或tf-idf)确定文本文档与任何其他文档的相似程度。 ?...其中包括余弦距离/相似度、欧几里德距离、曼哈顿距离、BM25相似度、jaccard距离等。...在我们的分析中，我们将使用可能是最流行和广泛使用的相似性度量， 余弦相似度和基于TF-IDF特征向量的成对文档相似度比较。...余弦相似度给出了一个度量，表示两个文本文档的特征向量表示之间夹角的余弦值。文档之间的夹角越小，它们之间的距离就越近，也就越相似，如下图所示。 ?
7）将结果输出到 MongoDB 中 统计每种类别中评分最高的 10 个电影图解： ?...，转换成 DoubleMatrix 2）电影的特征矩阵之间做笛卡尔积，通过余弦相似度计算两个电影的相似度 3）将数据通过 GroupBy 处理后，输出 4、ALS 模型的参数选择 1）通过计算...为了避免热门标签对特征提取的影响，我们还可以通过 TF-IDF 算法（词频-逆文档频率）对标签的权重进行调整，从而尽可能地接近用户偏好。 ... 训练 IDF 模型，得到每个词的逆文档频率 val idfModel = idf.fit(featurizeData) // 用 IDF 模型对原数据进行处理，得到文档中每个词的 TF-IDF...") .save() spark.stop() } // 求两个向量的余弦相似度 def consinSim(movie1: DoubleMatrix, movie2
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