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余弦相似度前沿信息_余弦相似度计算公式(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

余弦相似度

深度学习中的注意力神经网络详解 𐟓š 注意力神经网络（Attention Network）是深度学习领域的一种重要机制，它模仿了人类在处理信息时的注意力集中行为。通过这种方式，模型可以在处理输入数据时，动态地分配不同的关注程度给不同的部分。这种机制特别适用于处理长序列数据，如文本、音频或图像，因为它能帮助模型识别并重点关注对当前任务最重要或最相关的部分，而忽略不重要的细节。在传统的神经网络中，所有输入元素通常会被同等对待和处理。而注意力机制引入了一个加权的过程，这些权重反映了每个输入元素对于输出的重要性。这个过程通常包括以下步骤：计算注意力分数 𐟓Š 通过比较一个查询向量（Query）和一组键向量（Key）之间的相似性或相关性，为每个键向量生成一个注意力分数。这可以使用点积、余弦相似度、多头注意力等方法来实现。归一化注意力分数 𐟓ˆ 将生成的注意力分数进行归一化处理，如使用softmax函数，使得所有分数的总和为1，这样它们就可以解释为概率分布。加权求和值向量 𐟓 使用归一化的注意力分数作为权重，对一组值向量（Value）进行加权求和，生成最终的注意力输出。这个输出是一个新的向量，它集中了输入数据中最重要的部分。注意力网络可以在多种深度学习模型和任务中发挥作用，包括但不限于自然语言处理（如机器翻译、文本分类）、计算机视觉（如图像分类、对象检测）和推荐系统（如用户兴趣建模）。此外，注意力机制还可以与图神经网络结合，形成图注意力网络（GAT），在处理图结构数据时赋予节点间的注意力权重。通过这种方式，注意力神经网络能够更好地理解和处理复杂的数据，从而提高模型的性能和准确性。

TF-IDF+余弦，简单推荐系统今天，我想和大家分享一个非常基础的推荐系统，它基于最基础的NLP技术——TF-IDF。这个系统的主要目的是通过匹配相似主题的文章来推荐内容。推荐系统的核心：TF-IDF和余弦相似度 𐟓Š 推荐系统通常基于多种方式，包括内容、用户行为等。今天，我们重点关注基于文章内容的推荐。例如，如果用户阅读了一篇关于“聚类”的文章，系统应该推送与之主题相似的文章。在实现这个推荐系统时，我们使用了余弦相似度来度量文本之间的相似性。余弦相似度的值在0到1之间，1表示完全匹配，0则表示不相关。在Python代码中，我们使用pandas来加载数据，通过TF-IDF Vectorizer将文章向量化，并计算余弦相似度。推荐文章的函数：recommend_articles 𐟓š 我们定义了一个名为recommend_articles的函数，它基于相似度来推荐文章。这个函数的核心是TF-IDF，它评估了词语的重要性。TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）则表示一个词的稀有程度。通过组合这两个指标，我们可以得到每个词的权重。总结 𐟓 余弦相似度在NLP中用于衡量文本的相似性。它通过测量两个向量之间的角度来代表文档的相似度。而TF-IDF则评估了词语的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率，它们的组合给出了词的权重。通过这两个技术的结合，我们可以创建一个简单的推荐系统，根据用户的行为和兴趣，推送相似主题的文章。希望这个分享对你有所帮助！

𐟤 协同过滤算法解析 𐟔 协同过滤算法，你了解多少？它可是基于用户行为的推荐神器哦！𐟎‰ 𐟛️ 比如，你购买了某件商品，浏览了某些网页，甚至给物品打了分，这些行为都会被算法捕捉到，用来发现你的兴趣和偏好。 𐟤 接着，算法会开始计算用户间的相似度。这有点像找朋友，看看谁和你兴趣相投。余弦相似度、皮尔逊相关系数等数学方法都是它的好帮手。 𐟎𝓨恤𘺤𝠦Ž訍物品时，算法会看看那些和你相似的用户都喜欢什么。特别是那些你还没接触过的物品，算法会预测你可能也会喜欢。 𐟌Ÿ 所以，这个算法的核心就是：通过找到和你相似的用户，利用他们的喜好来为你推荐物品。这样不仅能挖掘出你的隐藏属性，还能发现你可能自己都没意识到的喜好哦！ 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是不是对协同过滤算法有了更深入的了解呢？

𐟎‰ 探索协同过滤推荐算法的奥秘 𐟌Ÿ 𐟓š 第一步：建立你的“兴趣档案” 想象一下，每个人的兴趣爱好就像一本购物清单，记录了你对各种商品的喜爱程度。推荐系统的首要任务就是收集这些清单，建立一个大大的数据库。这样，谁喜欢什么，一目了然！𐟓 𐟑�쬤𚌦�𜚦‰𞥈𐤽 的“相似伙伴” 接下来，系统会使用一个叫做“余弦相似度”的公式，帮助每个人找到“品味最像”的朋友。这就好比在说：“嘿，你们俩都爱看科幻小说，肯定能聊到一块儿去！”𐟤 𐟎 第三步：发现你未知的宝藏知道谁和你口味相近后，系统就会从那些“好友”喜欢，而你还未尝试的东西里挑出宝贝推荐给你。就像朋友偷偷告诉你：“这家新甜品店超赞，你绝对会爱上！”𐟍𐊊𐟔 简化版实施秘籍：记录偏好：想象成收集所有人的“我喜欢”列表。计算匹配度：系统自动帮你找到“品味灵魂伴侣”。探索新天地：根据这些相似小伙伴的隐藏推荐，带你尝鲜！ 𐟓 简易公式：dotProduct / (√normA * √normB)，简单来说，就是两组数据评分的模长乘积，数值越大，说明你们越相似！ 𐟏𗠣推荐系统小知识 𐟏𗠣余弦相似度 𐟏𗠣轻松学算法 𐟏𗠣协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法：从数据到优化协同过滤推荐算法主要关注如何利用其他相似用户的喜好来预测目标用户的兴趣。以下是基于用户的协同过滤算法的基本实现步骤： 𐟓ˆ 数据收集与预处理数据收集：从系统中收集用户的行为数据，包括用户的ID、浏览的项目ID、点赞的项目ID、评论的项目ID等。构建用户-项目评分矩阵：将用户的行为数据转换为用户-项目评分矩阵。如果用户喜欢某个项目（例如点赞或评论），则给该项目一个较高的评分（如1），否则给较低的评分（如0）或直接不评分。 𐟔„ 计算用户之间的相似度选择相似度度量方法：常见的相似度度量方法有皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）、余弦相似度（Cosine Similarity）等。计算相似度矩阵：对于每对用户，计算他们的相似度并存储在相似度矩阵中。 𐟎 𙦍𘤼𜧔覈𗧔Ÿ成推荐选择相似用户：对于目标用户，从相似度矩阵中选择与其最相似的K个用户（K是一个预设的参数）。计算预测评分：对于目标用户未评分的项目，根据相似用户的评分和相似度来计算预测评分。例如，可以使用加权平均法，其中每个相似用户的权重是其与目标用户的相似度。生成推荐列表：将预测评分较高的项目作为推荐结果返回给目标用户。 𐟛 ️ 优化与扩展数据稀疏性问题：由于用户-项目评分矩阵往往非常稀疏（即大部分元素为0），这可能导致相似度计算不准确。可以通过引入额外的用户特征或项目特征来缓解这个问题。冷启动问题：对于新用户或新项目，由于没有历史数据可供参考，推荐算法可能无法给出有效的推荐。可以通过引入内容信息、社交网络等方法来解决冷启动问题。实时性问题：随着用户行为的变化，用户之间的相似度也可能发生变化。因此，需要定期更新用户之间的相似度矩阵以反映最新的用户行为。 ⚙️ 实现细节在实现过程中，可以使用Java等编程语言，来处理数据和计算相似度。在实际项目中，还需要考虑如何存储和检索大量数据、如何优化算法的执行效率等问题。

目标跟踪中的相似度计算：方法与挑战 𐟔 在目标跟踪中，相似度计算为何至关重要？在视频序列中识别和追踪特定对象是目标跟踪的核心任务。为了实现这一目标，我们需要一种方法来判断两个目标是否为同一对象。相似度计算在这里扮演着至关重要的角色，它帮助我们确认对象在连续帧之间的一致性。 𐟔 相似度计算的挑战结构依赖：图像的相似度不仅仅是像素之间的比较，更多地涉及到结构和上下文信息。上下文相关性：例如，红色圆形和红色方形之间的相似度可能不如红色圆形和蓝色圆形之间的。非标准度量：相似度有时不满足传统的距离度量定义。 𐟔 传统算法余弦相似度：计算向量间的夹角，适用于特征向量的比较。哈希算法：将图像转化为哈希值，通过比较哈希值来快速判断相似度。直方图方法：比较图像的颜色直方图，适用于颜色分布的相似度计算。互信息：衡量两个变量的信息共享程度，但在不同尺寸的图像上应用有限。均方误差（MSE）：比较像素级的差异，简单但可能忽略结构信息。 SSIM结构相似性：更注重图像的结构相似性。特征匹配：使用SIFT、SURF等算法提取特征点进行匹配，考虑图像的局部特征。 𐟔 深度学习算法孪生网络（Siamese Network）：两个输入通过共享权重的网络，输出它们的相似度。 SimGNN：基于图神经网络，适用于结构化数据的相似度计算。 Graph kernel：基于图的结构和属性信息，适用于图数据的相似度比较。 𐟔 应用于目标跟踪的相似度算法基于外观的相似度：如使用SSIM计算结构相似度。基于运动的相似度：如使用光流方法比较运动特征。深度学习方法：使用CNN提取特征进行比较或应用孪生网络。

推荐算法：协同过滤的奥秘与挑战推荐算法的世界充满了奥秘，其中最经典的之一就是协同过滤。让我们一起来揭开它的神秘面纱吧！什么是协同过滤？𐟤” 顾名思义，协同过滤就是利用大家的反馈、评价和意见来筛选出你可能感兴趣的信息。简单来说，就是通过分析你和其他用户的行为，找出你可能会喜欢的电影、音乐、商品等等。举个例子𐟎슊让我们用一个简单的例子来说明。用户协同过滤（User-CF）假设兴趣相似，也就是说，和你兴趣相似的用户喜欢的电影，你也可能会喜欢。假设有4个电影A、B、C、D，我们要给用户X推荐电影。我们用1表示用户感兴趣，0表示不感兴趣。那么，用户1-4和电影A-D的对应关系可以表示如下：电影A 电影B 电影C 电影D 用户1 1 1 0 1 用户2 1 1 0 1 用户3 1 1 0 1 用户4 0 0 1 0 从上面的矩阵可以看出，用户X和用户3在电影AB上的兴趣相同，所以他们相似度很高。同样，用户X和用户2在电影B上的兴趣相同，所以他们也有很高的相似度。而用户2和用户3都不喜欢电影C，所以用户X也可能不喜欢电影C，推荐系统就不会向用户X推荐电影C。算法逻辑𐟧 构建共现矩阵：对于每个用户和电影的交互关系，构建一个矩阵。有交互行为的标记为1，没有交互行为的标记为0（当然也可以用评分替代）。预测空白：生成共现矩阵后，推荐问题就变成了预测空白（问号处）是0还是1。找到相似用户：第一步是找到和用户X兴趣最相似的top-n个用户。预测兴趣：根据这些相似用户对这些电影的交互行为来预测该用户是否感兴趣。相似度计算𐟓Š 在找到相似用户后，我们需要计算相似度。最简单的方法是余弦相似度。夹角越小，余弦相似度越大，两个用户就越相似。当然，还有其他方法，比如皮尔逊相关系数、修正余弦相似度、汉明距离、欧氏距离、曼哈顿距离等等。 User-CF的缺点𐟚능혥‚襼€销大：当用户量多时，相似矩阵的存储开销非常大。数据稀疏：对于历史数据少的用户，找到其相似用户的准确度很低。总结𐟓 协同过滤是一种经典的推荐算法，通过分析用户和其他用户的行为来找出你可能感兴趣的内容。虽然它有一些缺点，但在实际应用中仍然非常有效。希望这篇文章能让你对协同过滤有更深入的了解！

论文表格查重：确保原创性的关键步骤 𐟓Š 在论文查重的过程中，表格的查重是一个相对复杂但至关重要的环节，它有助于确保论文的原创性并避免学术不端行为。以下是对论文表格查重方法的详细介绍：特征提取 𐟔 首先，查重系统会将论文中的表格提取出来。这一步通常通过自然语言处理和计算机视觉技术实现，确保能够准确识别并提取出论文中的所有表格。表格转换 𐟓Š 接下来，对提取出的表格进行特征提取。这个过程将表格转化为可比较的数学表示形式，以便进行相似度计算。常用的方法包括将表格中的内容转化为词向量或其他形式的特征向量。相似度计算 𐟓ˆ 对于每个表格，查重系统会计算其与其他所有表格的相似度。这通常使用各种相似度计算方法，如余弦相似度、编辑距离、汉明距离等。这些方法能够量化表格之间的相似程度，为后续的阈值判定提供依据。阈值判定 𐟚芦 𙦍𞥮š的相似度阈值，查重系统会判断表格之间是否存在相似度超过阈值的情况。如果两个表格的相似度超过了设定的阈值，那么系统就认为这两个表格是相似的，可能存在抄袭现象。结果输出 𐟓‹ 最后，查重系统会将检测到的相似表格对输出，以便作者或评审人员进一步查看和分析。这些结果通常会以报告的形式呈现，包括相似表格的详细信息、相似度得分等。通过以上步骤，论文表格的查重能够有效地确保论文的原创性，避免学术不端行为。希望这些信息对您的论文写作有所帮助！

如何打造高效的推荐系统召回策略？ 𐟌Ÿ召回阶段的目标：快速而全面地从海量内容中筛选出用户偏好的内容，同时兼顾相关性和多样性。 𐟎累쥛ž通道设计：根据用户和场景匹配不同的召回通道，并分配不同的quota数量。 𐟔典型的召回通道： CB召回（Content-Based）：基于用户消费偏好内容的标签、类目和题材，召回多个类别、标签或主题下的内容。协同过滤（Collaborative Filtering）：包括基于物品的协同过滤（ICF）和基于用户的协同过滤（UCF）。双塔模型（Twin Towers Model）：用户塔和商品塔通过embedding表征用户特征和内容，计算向量间的余弦相似度。 P2G召回（Person-to-Group）：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。 LBS召回（Location-Based Services）：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，重视时效性。 𐟔CB召回：需要建设标签、类目和题材的倒排索引。进阶多term匹配：用户多偏好标签与内容全量标签做word2vec后进行匹配召回。 𐟔协同过滤： ICF基于物品的协同过滤：计算物品之间的相似度，喜欢A的一群人同时喜欢B，认为A和B相关，群体越大，A和B的相关性越强。 UCF基于用户的协同过滤：通过用户消费内容的重合度计算userA-userB的相似度，若A-B相似，给A推荐B消费的内容。基于模型的协同过滤：典型的是图随机游走模型，如Graph ICF。 𐟔双塔模型：最早应用在搜索query和doc相关性的训练中，发展到推荐系统计算用户与内容的相似度。用户塔通过embedding的形式表征和学习用户特征，商品塔通过embedding的形式表征和学习内容，计算向量间的余弦相似度。特点：泛化能力强，新用户类型效果明显。 𐟔P2G召回：将用户分组，计算群体用户的偏好内容，给个体推荐该群体普遍喜欢的内容。分群特征一般包括：性别、年龄、学历等；比如计算30-40岁男性高后验的内容，给35岁男性新用户推荐。 𐟔LBS召回：通过获取用户经纬度，召回附近发布的内容，该内容重视时效性，比如在工位坐着，是打开APP才发现园区附近下雨。 𐟑‰以上就是推荐系统主流的召回方式，之外会存在大量的业务规则召回，如热点干预、新品扶持等。召回通道在数量上百路以上，但几乎都是根据上述的召回结合业务特点衍生出来的。下期介绍推荐系统中的排序模块。

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