文件名称:
.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用实例分析
开发工具:
文件大小: 72kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-02
详细说明：本文实例讲述了.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
余弦相似性
原理：首先我们先把两段文本分词，列出来所有单词，其次我们计算每个词语的词频，最后把词语转换为向量，这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.
我们简单表述如下
文本1：我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量） [1,1,1,1]
文本2：我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量） [1,0,1,2]
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, …]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果
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