Mahout本身提供了很多的相似度计算方法,如PCC,COS等.但是当需要验证自己想出来的相似度计算公式是否是好的,这时候需要自己实现相似度类.研究了Mahout-core-0.9.jar的源码后,自己实现了一篇论文上面的相似度公式.: 论文题目:An effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering 具体公式如下: 实现过程:具体实现参考了LogLikeHoodSimilarity类的

Mahout推荐系统中有许多相似度实现,这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度.对于数据量以及数据类型不同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方. User 相似度: Item 相似度: 皮尔森相关度 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小. 说明

原文:http://www.cnblogs.com/flash3d/archive/2012/01/30/2332158.html ================================================== 源码:http://files.cnblogs.com/flash3d/alc.rar 前几天研究了Bresenham直线扫描算法.颇受其一些优化策略的启发,故想将其推广至二次三次已经n次曲线的批量计算.进过一番假设推导证明,具体思路和过程就不和大家讲了,估计我也讲

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

#计算相似度 #欧式距离 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) # print('similirity:',similirity) #余弦相似度 # def cos_sim(vector_a, vector_b): # """ # 计算两个向量之间的余弦相似度 # :param vector_a: 向量

1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

欢迎来到"bio生物信息"的世界 今天给大家带来"批量计算kaks值"的技能. 关于kaks的背景知识我就不介绍了,感兴趣的自行搜索,这里直接开始讲怎么批量计算kaks值. 1 文件准备 首先准备两个文件,一个是基因的cds序列,一个是蛋白质序列. cds序列和蛋白质可以在ensembl网站找到:http://ftp.ensembl.org/pub/current_fasta/ 这两个文件的示例如下: cds序列文件cds.fa >gene1 ATGGAGGT

[摘要] Volcano是基于Kubernetes构建的一个通用批量计算系统,它弥补了Kubernetes在“高性能应用”方面的不足,支持TensorFlow.Spark.MindSpore等多个领域框架,帮助用户通过Kubernetes构建统一的容器平台. Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主.随着Kuberentes的用户越来越多,更多的用户希望在Kubernetes上运行BigData和AI框架,如Spark.TensorFlow等以构建统

在刚刚结束的CLOUD NATIVE+ OPEN SOURCE Virtual Summit China 2020上,由华为云云原生团队主导的容器批量计算项目Volcano正式发布1.0版本,标志着Volcano项目已经开始走向成熟与稳定. Volcano项目介绍 Volcano是基于Kubernetes的云原生批量计算引擎,基于华为云在AI.大数据领域的深厚业务积累,补齐了Kubernetes在面向AI.大数据.高性能计算等批量计算任务调度.编排等场景下的短板,向下支持鲲鹏.昇腾.X86等多元

TF-IDF的向量表示的稀疏问题 之前在看tf-idf代码时候思考了一个问题,不知道对于初学的大部分同学有没有这样一个疑惑,用tf-idf值构成的向量,维度可能跟词表的大小有关,那么对于一句话来说,这样的向量表示是不是太稀疏了? 例如,对于下面的数据(文档),词表大小为32个词,那么我们每一句话(eg:['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'])将用32维的向量表示,但是这句话中只涉及7个词,其余25个位置全为0,这样岂不

摘要:4月7日,云原生计算基金会(CNCF)宣布,由华为云捐献的业界首个云原生批量计算项目Volcano正式晋级为CNCF孵化项目. 4月7日,云原生计算基金会(CNCF)宣布,由华为云捐献的业界首个云原生批量计算项目Volcano正式晋级为CNCF孵化项目.这意味着Volcano的技术生态受到业界广泛认可,CNCF云原生技术版图对于批量计算的支持也已趋于成熟. 华为云CTO张宇昕表示:"华为云一直致力于云原生技术.产业和生态的建设,Volcano融入了华为云在云原生.AI.大数据.HPC等领域

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

摘自:http://makble.com/what-is-term-vector-in-lucene given a document, find all its terms and the positions information of these terms. Index tell us which document matched , term vector tells us how and where its matched. A classic example is search r

很久没用arcpy了,碰了好几次壁,把这次做的贴上来,以备下次可以跳过这些简单的问题 import arcpy arcpy.env.workspace = 'C:\Users\Qian\Documents\ArcGIS\Default.gdb' a=['sichuan1990','sichuan2000','sichuan2010'] b=['藏族','彝族','羌族','回族'] for x in a: for y in b: arcpy.MeanCenter_stats(x, x+y+"1.

#!/bin/sh #需要计算MD5文件列表 # list=`ls` list="file list" for file in $list do file1=`` echo "$file1" md5sum $file1 >> ./md5sum.txt done

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g

昨天,上司问我:..,你会在Excel中计算年龄吗?当时,一下促住了.说真的,还真不会.今天研究了一下,写下来,方便日后查看. 首先,得有一张已知姓名和相应身份证号的原表吧. 在这张表上再加上三列:出生年份.现在年份.年龄 现在年份当然是2017啦,这个很好解决.那么出生年份呢?可以很清楚的知道,在身份证上,从第7位开始之后4位是出生年份,所以来第一个函数:=MID(B2,7,4) 可以得到: 下拉一下,所有的出身年份就都出来了 现在计算年龄,来一个很简单的公式:=D2-C2 enter后下拉一