精华内容
下载资源
问答
  • 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...
  • 两个节点a和b Jaccard相似度定义为: J(a, b) = (N(a) ∩ N(b)) / (N(a) ∪ N(b)) 其中N(a)是节点a的邻居的集合。 该模块允许您计算图中每个节点的相似度。 用法 var createCalculator = require('ngraph.jaccard...
  • Jaccard相似度python实现; #import numpy as np #from scipy.spatial.distance import pdist#直接调包可以计算JC值 :需要两个句子长度一样;所以暂时不用 import jieba def Jaccrad(model, reference):#...

     Jaccard相似度的python实现;

    #import numpy as np
    #from scipy.spatial.distance import pdist#直接调包可以计算JC值 :需要两个句子长度一样;所以暂时不用
    import jieba
    
    def Jaccrad(model, reference):#terms_reference为源句子,terms_model为候选句子
        terms_reference= jieba.cut(reference)#默认精准模式
        terms_model= jieba.cut(model)
        grams_reference = set(terms_reference)#去重;如果不需要就改为list
        grams_model = set(terms_model)
        temp=0
        for i in grams_reference:
            if i in grams_model:
                temp=temp+1
        fenmu=len(grams_model)+len(grams_reference)-temp #并集
        jaccard_coefficient=float(temp/fenmu)#交集
        return jaccard_coefficient
    
    a="香农在信息论中提出的信息熵定义为自信息的期望"
    b="信息熵作为自信息的期望"
    jaccard_coefficient=Jaccrad(a,b)
    print(jaccard_coefficient)
    

     

    展开全文
  • 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。

     

    展开全文
  • 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
  • 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
  • 1、jaccard系数的定义就两个句子的交集除以句子的并集,网上基本有两种实现,但是其实一种不太准确的。 第一种:利用了sklearn的CounterVectorizer类和numpy。 def add_space(s): if isinstance(s,float): s=str...

    1、jaccard系数的定义就两个句子的交集除以句子的并集,网上基本有两种实现,但是其实一种不太准确的。

    第一种:利用了sklearn的CounterVectorizer类和numpy。

    def add_space(s):
        if isinstance(s,float):
            s=str(s)
    #          pass   #    do something sensible with floats here
    #          return #    something sensible
        return ' '.join(list(s))

    def jaccard_similarity(s1, s2):
        print(s1,s2)
        # 将字中间加入空格
        s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
        # 转化为TF矩阵
        cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
        print(cv.tokenizer)
        corpus = [s1, s2]
        vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
        print(vectors)
        # 求交集
        numerator = np.sum(np.min(vectors, axis=0))
        # 求并集
        denominator = np.sum(np.max(vectors, axis=0))
        # 计算杰卡德系数
        return 1.0 * numerator / denominator

    第二种,主要用的set和list并交集。

    def jaccard_sim(a, b):
        print(set(a).union(set(b)))
        unions = len(set(a).union(set(b)))
        print(unions)
        intersections = len(set(a).intersection(set(b)))
        print(set(a).intersection(set(b)))
        print(intersections)
        return intersections / unions

    a,b="app怎么绑定银行卡","app哪里绑定银行卡"

    第一种计算jaccard相似度为:0.6666666,第二种结果是0.63636

    第一种是准确的,因为句子里重复的字应该要都算上。第二种直接去掉了。

    展开全文
  • 相关性从网站对象来分,可以针对商品、用户、旺铺、资讯、类目等等,从计算方式看可以分为文本相关性计算和行为相关性计算,具体的实现方法有很多种,最常用的方法有余弦夹角(Cosine)方法、杰卡德(Jaccard)方法...
  • Jaccard系数值越大,样本相似度越高。定义为相交的大小除以样本集合的大小: (若A B均为空,那么定义J(A,B)= 1) 与 Jaccard 相似系数相对的指标是Jaccard 距离(Jaccard distance)...
  • 余弦距离与jaccard距离以及python实现

    千次阅读 2020-10-07 15:39:10
    刚开始有些混淆不清楚特,特别是再用scipy代码实现的过程中更是搞得一塌糊涂。现在自己整明白了就将自己的理解写下来。 余弦距离 简单讲余弦距离就是 也就是1减去 如果用scipy库中的包实现的话如下所示 import ...
  • 在当今的计算机高速发展的时代,对于文章的查重等涉及到数据比对的需求...其实这个过程完全是可以类比到计算中来的,自己看了资料刚好写了一个简单的文档相似度分析的程序,刚好分享下。 在编程中,我们可以利用集合的
  • 文章目录Jaccard相似度介绍Jaccard相似度计算推荐结果代码及实现基本介绍Jaccard相似度计算代码协同过滤推荐代码实现 Jaccard相似度介绍 两个集合的交集元素个数在并集中所占的比例, 非常适用于布尔向量表示 分子是...
  • simhash可以用来去复,也可以用来计算相似度,今天要说的minhash和simhash很相似,可用于去重和计算相似度,主要也是降维的路思。就是simhash和汉明距离配套一样,和minhash配套的是Jaccard距离。minhash是LSH(局部...
  • 参考文档 https://medium.com/better-programming/identify-similarities-between-sentences-in-python-e9f71d454d1d 写的非常好
  • 多种相似度计算的python实现

    千次阅读 2019-07-24 21:01:42
    前言         ...我们这里把一些常用的相似度计算方法,用python进行实现以下。大家都是初学者,我认为把公式先写下来,然后再写代码去实现比较好。 欧...
  • 文本相似度算法的对比及python实现

    千次阅读 多人点赞 2019-11-01 15:00:42
    文本相似度算法的对比及python实现 前言 通常我们有这样的需求:对两篇文章或者产品内容进行重复率查询。 为了解决类似的问题,罗列了一些常见的相似度算法,用python代码实现。 五种常见的相似度算法:余弦相似度...
  • 用户相似度计算:(1)Jaccard公式/余弦相似度,适用于用户较少的情况。(2)物品-用户倒排表,一个二维矩阵,行列都是用户ID,以物品为纽带,如果两个用户之间有关联则在矩阵中加一。C[u][v] += 1, W[u][v] = Cuv ...
  • 各种相似度计算的python实现

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 11:18:16
    来源:本文转载地址(注:相对...我们这里把一些常用的相似度计算方法,用python进行实现以下。如果是初学者,我认为把公式先写下来,然后再写代码去实现比较好。 欧几里德距离 几个数据集之间的相似度一般是基于...
  • ========================================本文转自 https://blog.csdn.net/u013393647/article/details/46754055(原文有所修改)========================================相似度计算的python实现一、介绍 在数据...
  • python实现常用的相似度计算方法

    千次阅读 2019-05-07 19:43:11
    相似度计算是很多具体的应用了里面都会使用到的一些东西,我们学过的有很多相似度计算的方法,最初的相似度计算是为了表征向量的重合程度的,在这里最经典的就是余弦相似度了,当然使用正弦或者是正切等等三角函数也...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,296
精华内容 518
关键字:

jaccard相似度python实现

python 订阅