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  • data.csv中包含了一个新闻标题列表,试通过近似检测方法,通过Jaccard相似度,检测相似文章,将结果保存到csv文件中,不同文章间用空行隔开。 Work 思路: 两个词作为一段来计算,末尾不够截掉 Jaccard相关系数大于...
  • https://blog.csdn.net/weixin_40422121/article/details/105640509 博客所需数据
  • Jaccard相似度

    千次阅读 2020-12-20 20:52:16
    1.Jaccard相似系数 ... 定义 给定两个集合A,B,...与Jaccard 系数相关的指标叫做Jaccard 距离,用于描述集合之间的不相似度Jaccard 距离越大,样本相似度越低。公式定义如下: 其中对参差(symmetric differenc

    1.Jaccard相似系数

    https://blog.csdn.net/qq_34333481/article/details/84024513

    定义

    给定两个集合A,B,Jaccard 系数定义为A与B交集的大小与A与B并集的大小的比值,定义如下:

    当集合A,B都为空时,J(A,B)定义为1。

    与Jaccard 系数相关的指标叫做Jaccard 距离,用于描述集合之间的不相似度。Jaccard 距离越大,样本相似度越低。公式定义如下:

    其中对参差(symmetric difference)

    2.分别用matlab和python计算物品相似度(Jaccard系数)

    https://blog.csdn.net/appleyuchi/article/details/71758783

    Matlab代码计算两个向量的Jaccard相似度:

    A=[
    1 0 1 1 1 0 1;
    0 0 1 0 0 0 0]
    D=pdist(A,'jaccard');  %Jaccard距离
    coefficient=1-D;         %Jaccard系数

    Python代码计算C、A的相似度:

    matV = mat([[0,0,1,0,0,0,0],[1,0,1,1,1,0,1]])

    print ("CA的jaccard系数:", 1-dist.pdist(matV,'jaccard'))

    3.pdist2计算矩阵的相似度

    https://blog.csdn.net/weixin_40327927/article/details/107009796

    D=pist2(X,Y,Distance)

    用三个观察和两个变量创建两个矩阵。

    rng('default') % For reproducibility
    X = rand(3,2);
    Y = rand(3,2);
    
    D = pdist2(X,Y,'jaccard');

    Coefficient=1-D;

    D = 3×3
    
        0.5387    0.8018    0.1538
        0.7100    0.5951    0.3422
        0.8805    0.4242    1.2050
    
    

    Coefficient(i,j)表示X中第i个行向量与Y中第j个行向量之间的Jaccard系数,也就是表示X中第i个观测与Y中第j个观测之间的Jaccard相似度。

     

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  • 推荐系统(基于内容,基于项目的... 使用的算法为:MinHash和位置敏感哈希,Jaccard相似度 task2是基于内容的RS,它将根据train_review.json文件中的用户和企业的评论文本生成配置文件。 使用的算法为:TF-IDF分数和
  • jaccard相似度

    万次阅读 2018-01-19 11:18:36
    1、jaccard index又称为jaccard similarity coefficient用于比较有限样本集之间的相似性和差异性定义:给定两个集合A,B jaccard 系数...与jaccard 系数相关的指标是jaccard距离用于描述不相似度,公式为jaccard相似度

    1、jaccard index又称为jaccard similarity coefficient用于比较有限样本集之间的相似性和差异性

    定义:

    给定两个集合A,B jaccard 系数定义为A与B交集的大小与并集大小的比值,jaccard值越大说明相似度越高

    当A和B都为空时,jaccard(A,B)=1;

    与jaccard 系数相关的指标是jaccard距离用于描述不相似度,公式为

    jaccard相似度的缺点是值适用于二元数据的集合。


    举一个非对称(注意这里强调非对称)二元属性的相似度

    已知有序集合A,B,每个集合都含有n个二元的属性,即每个属性都是0或1,

    M11表示A和B对应位都是1的属性的数量

    M10表示A中为1,B中对应位为0的总数量

    M01表示A中为0,B中对应位为1的总数量

    M00表示对应位都为0的总数量

    M11+M10+M01+M00=n

    Jaccard 相似度jaccard距离

    这里有人会有疑问,jaccard相似度是指交集和并集的比值,这里J的分子为什么只有M11没有M00,这是因为我们求的是非对称二元属性的相似度,这里只有非0值才受关注,比如考虑普通人的健康状况,属性集合(糖尿病,心脏病,精神病,。。。),糖尿病指标0表示没有糖尿病,1表示糖尿病,心脏病指标0表示没有心脏病,1表示心脏病,比较两个人的患病情况,我们只关注有病的情况。所以分子和分母中没有M00

    知乎上几种相似度的比较


    2、广义jaccard系数,

    x=(x1,x2,...,xn) y=(y1,y2,...,yn)是两个向量,xi,yi>0的实值,x,y的相似性系数定义为,距离定义为


    更一般的情况,f和是X上关于u的两个非负的测量函数,则

    上面是广义jaccard 相似性的一种定义,另一种是Tanimoto 相似性和距离,这种相似性是两个bitmap相同位和所有位的比值, {\displaystyle \land ,\lor }\land , \lor 是与,或操作,


    wiki上说If each sample is modelled instead as a set of attributes, this value is equal to the Jaccard coefficient of the two sets

    这句话的意思是jaccard是以属性集合的方式定义的,而Tanimoto是以位图的方式定义的

    对于这句话难以理解

    Tanimoto相似性的其他定义

    如果用位向量(0,1向量)来表示Tanimoto 可以定义为,,其中


    有时候二元变量有相同的权重,如“男”“女”,但有时候二元变量优先权不同,或者说权重不同,通常将重要的变量编码为1,,两个不对称的变量,如果编码值都为1更有意义,基于这样的相似度成为非对称相似度。这种相似度的评价最著名的就是jaccard系数。

    ------------------------------------------------------------------------

    其他概念

    1、对等差分(symetric difference)

    对等差分就是给定两个集合A,B,要么在A集合中,要么在集合B中,但是不在两个集合的交集中的元素组成的集合,用符号表示为

    或者

    2、余弦相似度

    对于两个向量a,b,向量可以是多维,余弦相似度定义为,注意a,b可以是多维向量

    3、其余的还有欧氏距离,马氏距离,闵可夫斯基距离,汉明距离,等等,这里不介绍,需要的时候再查找相关资料


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  • Jaccard相似度和广义Jaccard相似度

    千次阅读 2016-11-05 21:50:13
    1. 狭义Jaccard相似度,计算两个集合之间的相似程度,元素的“取值”为0或1 对集合A和B,Jaccard相似度计算如下: Jaccard(A, B)= |A intersect B| / |A union B| 相似度数值在[0, 1]之间,当A==B的...
    1. 狭义Jaccard相似度,计算两个集合之间的相似程度,元素的“取值”为0或1
    
     
    

    对集合A和B,Jaccard相似度计算如下:
    Jaccard(A, B)= |A intersect B| / |A union B|
    相似度数值在[0, 1]之间,当A==B的时候,为1. 优缺点,就是元素的取值只能是0或者1,无法利用更丰富的信息。

    由相似度,可以转换成Jaccard距离:
    Jaccard distance (A, B) = 1 - Jaccard(A, B)


    2. 广义Jaccard相似度,元素的取值可以是实数。又称为Tanimoto系数,用EJ来表示,计算方式如下:

    EJ(A,B)=(A*B)/(||A||^2+||B||^2-A*B)

    其中A、B分别表示为两个向量,集合中每个元素表示为向量中的一个维度,在每个维度上,取值通常是[0, 1]之间的值,A*B表示向量乘积,||A||^2表示向量的模,即 ||A||^2 = sqrt (a1^2 + a2^2 + a3^2 + ......)。
    广义Jaccard相似度计算公式中,如果把分母的A*B去掉,并将||A||^2+||B||^2替换为(||A||^2)*(||B||^2),就转成了余弦相似度(cosine similarity)。

    EJ中每个分量的取值可以是实数,通常在[0, 1]之间。对于两篇文档,分词之后,形成两个“词语--词频向量”,词语可以做为EJ的维度,如何将词频转换为实数值。借鉴tf/idf的思路。对于每个词语,有两个频度:1.在当前文档中的频度;2. 在所有文档中的频度。其中1相当于tf,与权重正相关;2相当于df,与权重反相关。
    对于2,计算权重为
    idf (w) = log (TotalWC/C(w))
    C(w)是词语w在所有文档中出现的次数,TotalWC是所有文档中所有词的总词频。
    对于1,权重就可以取词频本身 tf(w) = D(w),D(w)表示在当前文档中w出现的次数。

    具体计算的代码可以参考 “ http://www.cnblogs.com/TtTiCk/archive/2007/08/04/842819.html”的Documents.cs中的“SimilitudeValueToDocumentUsingGeneralizedJaccardCoefficient”函数。


    3. 其他扩展方法
    文章“ http://www.docin.com/p-461291267.html”给出了一种扩展方法,用最大最小值函数来代替乘积和模计算,如下:

    EJ(A,B) = sum ( min(a1, b1) + min (a2, b2)... ) / sum ( max(a1, b1) + max (a2, b2).. )

    即用向量中每个分量的的最小值和最大值来参与计算。

    个人理解,这个可以做如下解释。当集合A中的元素a1出现C(a1)次的时候,我们可以认为集合中的元素是允许重复存在的,即集合A中有C(a1)个元素;集合B也是这样,有C(b1)个相同的元素,则A和B在这个元素上的交集就是min(a1, b1) ,并集就是max(a1, b1) ,这样上述公式就是利用狭义Jaccard相似度计算的结果。

    文章来源:http://blog.csdn.net/july_2/article/details/18353741

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  • jaccard相似度算法

    千次阅读 2020-01-04 11:59:53
    Jaccard系数值越大,样本相似度越高。 杰卡德相似系数 两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标...

    Jaccard index, 又称为Jaccard相似系数(Jaccard similarity coefficient)用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大,样本相似度越高。

    杰卡德相似系数

    两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标(余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度)。

    Python实现:

    def jaccard_sim(a, b):
        unions = len(set(a).union(set(b)))
        intersections = len(set(a).intersection(set(b)))
        return intersections / unions
     
    a = ['x', 'y']
    b = ['x', 'z', 'v']
    print(jaccard_sim(a, b))

     

    杰卡德距离

    杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数。

     杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。

     

    根据jaccard相似度可知,AB两个人一共看了五部哈利波特 ,所以并集为5;共同都看过只有1部,交集为1,因此AB相似度为1/5。AC同理。 sim(A,B)=1/5 sim(A,C)=2/4 sim(A,B)<sim(A,C)

    但jaccard算法不适合协同过滤,因为在协同过滤中,评分是一个很关键的参考因素,而jaccard算法忽略了其中的评分环节。

    杰卡德相似度适合用于隐式反馈数据。例如,使用用户的收藏行为,计算用户之间的相似度,杰卡德相似度就适合来承担这个任务。

    展开全文
  • Jaccard相似度详细解释

    千次阅读 2020-06-13 21:54:42
    jaccard index又称为jaccard similarity coefficient用于比较有限样本集之间的相似性和差异性。 主要应用场景: ...jaccard距离表示样本或集合的不相似程度,jaccard距离越大,样本相似度越低。故jaccard距离用于
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  • Jaccard相似度算法Java实现

    千次阅读 2018-04-29 16:44:03
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  • Jaccard相似度在竞品分析中的应用

    千次阅读 2017-09-12 12:30:02
     但是,还得思考一个问题,博客园对知乎的Jaccard相似度与知乎对博客园的Jaccard相似度应该是一样的吗?按照前两次计算,我们认为是一样的,因为只是考虑的交集的个数,并没有考虑集合中元素所处的位置因素。然而...
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jaccard相似度