机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注:相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失并不是很大,而排在第一名和第一百名,虽然都是"

简介 针对文本相似判定,本文提供余弦相似度和SimHash两种算法,并根据实际项目遇到的一些问题,给出相应的解决方法.经过实际测试表明:余弦相似度算法适合于短文本,而SimHash算法适合于长文本,并且能应用于大数据环境中. 余弦相似度 原理 余弦定理:                    图-1 余弦定理图示 性质: 余弦值的范围在[-1,1]之间,值越趋近于1,代表两个向量的方向越趋近于0°,他们的方向更加一致,相应的相似度也越高.需要指出的是,在文本相似度判定中,因为文本特征向量定义的特

在计算文本相似项发现方面,有以下一些可参考的方法.这些概念和方法会帮助我们开拓思路. 相似度计算方面 Jaccard相似度:集合之间的Jaccard相似度等于交集大小与并集大小的比例.适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等. Shingling:k-shingle是指文档中连续出现的任意k个字符.如果将文档表示成其k-shingle集合,那么就可以基于集合之间的Jaccard相似度来计算文档之间的文本相似度.有时,将shingle哈希成更短的位串非常有用,可以基于这些哈希值的

目标 尝试了一下把PageRank算法结合了文本相似度计算.直觉上是想把一个list里,和大家都比较靠拢的文本可能最后的PageRank值会比较大.因为如果最后计算的PageRank值大,说明有比较多的文本和他的相似度值比较高,或者有更多的文本向他靠拢.这样是不是就可以得到一些相对核心的文本,或者相对代表性的文本?如果是要在整堆文本里切分一些关键的词做token,那么每个token在每份文本里的权重就可以不一样,那么是否就可以得到比较核心的token,来给这些文本打标签?当然,分词切词的时候都是

问题描述 文本相似度分析的性能检测? 利用tf-idf算法和余弦相似度算法计算了文本之间的相似度,可是结果出来了,不知道结果的好坏啊,请问大神们有没有知道怎么评测结果的好坏啊? 解决方案 分析算法复杂度.如果算法太复杂,分析起来有困难,评价算法的好坏就是给数据量大小不等的测试样本,运行得到耗费的时间. 对数据量和运行时间的曲线拟合. 糟糕的算法就是随着数据量的增加,时间或者存储的开销呈现几何级数地发散出去. 好的算法是,时间随着数据的增加,呈现常数.收敛在某个值或者是线性增加的. 解决方案二:

简单讲解 上一章有提到过[基于关键词的空间向量模型]的算法,将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型,对商品也是这么处理,然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用. 比如舆论控制,我们假设你开发了一个微博网站,并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库,那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较,如果符合里面的句子就不让用户发出. 通常情况下,很多工程师就会想到用like或者where的sql语

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 广告投放是网站品牌宣传的一个重要手段,通过各种图片在各个网站展示起到了很好的推广效果.但是如何才能让投放的广告发挥最大的价值呢?仅仅是图片精美.广告语夺人眼球.Flash震撼就足够了吗?今天,我们就来探讨一下网站推广时广告投放的要点. 一:准确精准的广告"到达率" 到达率指的是该广告能否最大限度的被人所看到,让更多的人知道

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最新发现很多同学在来咨询我问题的时候都会谈到一个跳出率,如何降低跳出率等,而且他们根本不明白什么是跳出率,有很多人将退出率误认为是跳出率,今天冯志强给大家说一下跳出率和退出率的区别,希望可以帮助大家. 简单的说,理解跳出率和退出率首先要明确3点: 1.退出率的定义 从该页面退出网站的流量和所有进入本页面的浏览量的比值. 2.跳出率的定义 跳出率是指在只访问了入口页面(例如网站首页)就离开的浏览量与所产生总浏览量的百分比. 3.跳出率是基于着陆页面的 一个页面的跳出率仅当此页面作为入口页时才可以计