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  • 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。

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  • Jaccard 相似系数又称为Jaccard相似性度量(Jaccard系数,Jaccard 指数,Jaccard index)。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。定义为相交的大小除以样本集合的大小: ...

    Jaccard 相似系数又称为Jaccard相似性度量(Jaccard系数,Jaccard 指数,Jaccard index)。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。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),定义为 1- Jaccard系数,即:

    Python 代码:

    data_school_list = data['school'].unique().tolist() #school列表
    edu_similar=[]
    l = len(data_school_list)#定义循环次数
    for i in data_school_list:
        try:
            print(l)#显示当前计算的进度
            Jaccard_list = []#建立一个空白列表,用于存储Jaccar系数
            true_id = data.loc[data['school'] == i,'id'].tolist() #id列表
            for m in range(len(true_id)):
                true_ids = copy.copy(true_id)#复制id列表
                true_ids.pop(m)
                for n in range(len(true_ids)):
                    data_id_x =  data.loc[data['id']== true_id[m],'school'].tolist()
                    data_id_y =  data.loc[data['id']== true_id[n],'school'].tolist()
                    
                    union_set = len(list(set(data_id_x)|set(data_id_y)))#并集长度
                    intersection_set = len(list(set(data_id_x)&set(data_id_y)))#交集长度
                    Jaccard = intersection_set/union_set #Jaccard Index
                    Jaccard_list.append(Jaccard)#插入list
                    
            Jaccard_array = np.array(Jaccard_list)
            Jaccard_mean = np.mean(Jaccard_array)
            Jaccard_std = np.std(Jaccard_array)
            Jaccard_list = [i,Jaccard_mean,Jaccard_std]
            edu_similar.append(Jaccard_list)
            l-=1#l-1进行下一个循环,直到数据中每一条都计算完毕
        except:
            Jaccard_list = [i,0,0]
            edu_similar.append(Jaccard_list)
            l-=1

     

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  • 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):#...

     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)
    

     

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  • Jaccard相关系数大于0.5则认为两个新闻标题相似 利用并查集将相似的合并在一起 Code import pandas as pd import nltk import numpy as np class Jaccard: def __init__(self, _len): # _len 为步长值,语句切分的...
  • 余弦距离与jaccard距离以及python实现

    千次阅读 2020-10-07 15:39:10
    = 0).sum()) d1=(up/down) #方法二:根据scipy库求解 X=np.vstack([x,y]) d2=pdist(X,'jaccard') # 算出来的就是jaccard距离,需要计算jaccard系数的话就需要1-d2 参考文献 [1]余弦距离与余弦相似度的区别以及应用

    前言

       最近在看一些文章跟代码的时候碰到了余弦距离跟jaccrd距离的概念。刚开始有些混淆不清楚特,特别是在用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。主要的区别就是cos计算出来的是余弦相似度,只有1减去计算出来的余弦相似度才是余弦距离。

    1. 余弦距离
      简单讲余弦距离就是
      在这里插入图片描述

      也就是1减去在这里插入图片描述
      如果用scipy库中的包实现的话如下所示

    import numpy as np
    vec1 = [1,2,3,4]
    vec2 = [5,6,7,8]
     
    #法一:根据公式求解
    dist1 = np.dot(vec1,vec2)/(np.linalg.norm(vec1)*np.linalg.norm(vec2))
    print("余弦距离为:\t"+str(1-dist1))
     
    #法二:根据scipy库求解
    from scipy.spatial.distance import pdist
    Vec = np.vstack([vec1,vec2])
    dist2 = pdist(Vec,'cosine')
    print("余弦距离为:\t"+str(dist2))
    

    上面这段代码是从另一个博主那里借鉴来的不过他写的有错(上面的代码是我改正过的),按照他的计算方式算的不是余弦距离而是余弦相似度。我之所以困惑也是看了他的代码才晕的(博主抱歉了)原博主的文章链接。进一步看一下scipy库pdist给出的说明文档也验证了我的想法
    在这里插入图片描述
    用函数包算出来的直接就是余弦距离。

    1. jaccard距离
      在这里插入图片描述
      以上内容来自百度百科说的而已经很详细了。
      代码实现如下:
    import numpy as np
    from scipy.spatial.distance import pdist
    x=np.random.random(10)>0.5
    y=np.random.random(10)>0.5
    
    x=np.asarray(x,np.int32)
    y=np.asarray(y,np.int32)
    
    #方法一:根据公式求解
    up=np.double(np.bitwise_and((x != y),np.bitwise_or(x != 0, y != 0)).sum())
    down=np.double(np.bitwise_or(x != 0, y != 0).sum())
    d1=(up/down)
               
    
    #方法二:根据scipy库求解
    X=np.vstack([x,y])
    d2=pdist(X,'jaccard')  # 算出来的就是jaccard距离,需要计算jaccard系数的话就需要1-d2
    

    参考文献

    [1]余弦距离与余弦相似度的区别以及应用

    展开全文
  • Jaccard Index(IoU,重叠程度)   Jaccard Index(Jaccard 系数) 或称作 Jaccard Overlap...  显然,Jaccard系数的取值在 [0,1][0, 1][0,1] 之间,取值为0时,说明两个框的交集为0,也就是两个框没有重叠;取值为
  • 简单匹配系数、Jaccard系数的MATLAB实现 问题描述 实现任意给定两个相同维度的布尔向量之间的简单匹配系数、Jaccard系数计算函数 代码实现 实现程序如下图所示: % 简单匹配系数 % function dist1 = dist_SMC(x,y) ...
  • print ("CA的jaccard系数:", 1-dist.pdist(matV,'jaccard'))           得到   CA的jaccard系数: [ 0.2]   手算 A向量: 1 0 1 1 1 0 1 C向量:0 0 1 0 0 0 0 A∩C= ...
  • Dice与Jaccard相似性系数

    千次阅读 2020-12-02 19:38:18
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  • 计算歌曲相似度:Jaccard系数

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