它是关于来自Mr.FrankDenis的libpuzzlelibrayforphp(http://libpuzzle.pureftpd.org/project/libpuzzle)。我想了解如何在我的mysql数据库中索引和存储数据。vector的生成是绝对没问题的。例子:#Computesignaturesfortwoimages$cvec1=puzzle_fill_cvec_from_file('img1.jpg');$cvec2=puzzle_fill_cvec_from_file('img2.jpg');#Computethedistancebetweenbothsignatu
如果我在mysql中有两个字符串:@a="WelcometoStackOverflow"@b="Hellotostackoverflow";有没有办法使用MYSQL获得这两个字符串之间的相似度百分比？这里例如3个词是相似的，因此相似度应该是这样的:count(@a和@b之间的相似词)/(count(@a)+count(@b)-count(intersection))因此结果是3/(4+4-3)=0.6任何想法都非常感谢! 最佳答案 你可以使用这个函数(cop^H^H^Hadaptedfromhttp://www.artfulsoft
如果我在mysql中有两个字符串:@a="WelcometoStackOverflow"@b="Hellotostackoverflow";有没有办法使用MYSQL获得这两个字符串之间的相似度百分比？这里例如3个词是相似的，因此相似度应该是这样的:count(@a和@b之间的相似词)/(count(@a)+count(@b)-count(intersection))因此结果是3/(4+4-3)=0.6任何想法都非常感谢! 最佳答案 你可以使用这个函数(cop^H^H^Hadaptedfromhttp://www.artfulsoft
我有一个经过训练的LDA模型，我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后，我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗？谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f
我有一个经过训练的LDA模型，我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后，我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗？谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f
我正在处理大型企业数据库。我希望能够比较两个公司名称的相似性，看看它们是否可能是重复的。以下是应测试为很可能重复的企业名称列表，有什么好的方法可以解决这个问题？GeorgeWashingtonMiddleSchlGeorgeWashingtonSchoolSantaFeEastIncSantaFeEastChop'tCreativeSaladCoChop'tCreativeSaladCompanyMannyandOlga'sPizzaManny's&Olga'sPizzaRay'sHellBurgerTooRay'sHellBurgersElSolElSoldeAmericaOlney
我正在处理大型企业数据库。我希望能够比较两个公司名称的相似性，看看它们是否可能是重复的。以下是应测试为很可能重复的企业名称列表，有什么好的方法可以解决这个问题？GeorgeWashingtonMiddleSchlGeorgeWashingtonSchoolSantaFeEastIncSantaFeEastChop'tCreativeSaladCoChop'tCreativeSaladCompanyMannyandOlga'sPizzaManny's&Olga'sPizzaRay'sHellBurgerTooRay'sHellBurgersElSolElSoldeAmericaOlney
来自Python:tf-idf-cosine:tofinddocumentsimilarity，可以使用tf-idfcosine计算文档相似度。在不导入外部库的情况下，是否有任何方法可以计算2个字符串之间的余弦相似度？s1="Thisisafoobarsentence."s2="Thissentenceissimilartoafoobarsentence."s3="Whatisthisstring?Totallynotrelatedtotheothertwolines."cosine_sim(s1,s2)#Shouldgivehighcosinesimilaritycosine_sim
来自Python:tf-idf-cosine:tofinddocumentsimilarity，可以使用tf-idfcosine计算文档相似度。在不导入外部库的情况下，是否有任何方法可以计算2个字符串之间的余弦相似度？s1="Thisisafoobarsentence."s2="Thissentenceissimilartoafoobarsentence."s3="Whatisthisstring?Totallynotrelatedtotheothertwolines."cosine_sim(s1,s2)#Shouldgivehighcosinesimilaritycosine_sim
我用Java实现了Levenshtein算法，现在我得到了算法所做的更正，也就是成本。这确实有一点帮助，但没有多大帮助，因为我希望将结果作为百分比。所以我想知道如何计算那些相似点。我也想知道你们是如何做到的以及为什么这样做。 最佳答案 TheLevenshteindistancebetweentwostringsisdefinedastheminimumnumberofeditsneededtotransformonestringintotheother,withtheallowableeditoperationsbeinginse
