smlar 是 PostgreSQL 的一个扩展，用于实现高效的相似度查找。
-
标签 PostgreSQL , 海明距离 , smlar , GiST索引 背景 http://www.cnblogs.com/lushilin/p/6549665.html SimHash的应用 通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？ 这里面主要应用到是海明距离。 （1）什么是海明距离 两个码字的对应比特取值不同的比特
-
标签 PostgreSQL , cube , rum , pg_trgm , smlar , imgsmlr , pg_similarity , gin , gist , 倒排 , 相似 , 向量 , 特征 , 图像 , 文本 , 字符串 , 全文检索 背景 在搜索业务场景中，相似搜索是一个非常常见的需求。 PostgreSQL有很多插件、索引可以支持海量数据的高效率搜索。 以下是一些案例： 《G
-
标签 PostgreSQL , 海明距离 , smlar , GiST索引 背景 SimHash的应用 通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？ 这里面主要应用到是海明距离。 (1)什么是海明距离 两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。在一个有效编码集中,任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海
-
标签 PostgreSQL , cube , rum , pg_trgm , smlar , imgsmlr , pg_similarity , gin , gist , 倒排 , 相似 , 向量 , 特征 , 图像 , 文本 , 字符串 , 全文检索 背景 在搜索业务场景中，相似搜索是一个非常常见的需求。 PostgreSQL有很多插件、索引可以支持海量数据的高效率搜索。 以下是一些案例： 《G
-
背景 在搜索业务场景中，相似搜索是一个非常常见的需求。 PostgreSQL有很多插件、索引可以支持海量数据的高效率搜索。 以下是一些案例： 《Greenplum 轨迹相似(伴随分析)》 《PostgreSQL 相似文本检索与去重 - (银屑病怎么治？银屑病怎么治疗？银屑病怎么治疗好？银屑病怎么能治疗好？)》 《PostgreSQL 相似搜索分布式架构设计与实践 - dblink异步调用与多机并行
-
如何获得一个字符串与Python中的另一个字符串相似的概率？ 我想得到一个十进制值，如0.9（意味着90%）等。最好使用标准Python和库。 e、 g。
-
问题内容： 如何获得字符串与Python中的另一个字符串相似的概率？ 我想要一个像0.9（表示90％）之类的十进制值。最好使用标准Python和库。 例如 问题答案： 有一个内置的。 使用它：
-
我有一组由浮点向量表示的30000个文档。所有向量都有100个元素。我可以通过使用向量之间的余弦度量来比较两个文档来找到相似性。问题是找到最相似的文档需要很多时间。有什么算法可以帮助我加快速度吗？ 编辑 现在，我的代码只计算第一个向量和所有其他向量之间的余弦相似度。大约需要3秒钟。我想加快速度；)算法不一定要精确，但应该给出与全搜索相似的结果。 每个向量的元素之和等于1。
-
问题内容： 我计算了两个文档的tf / idf值。以下是tf / idf值： 这些文件就像： 如何使用这些值来计算余弦相似度？ 我知道我应该计算点积，然后找到距离并除以点积。如何使用我的值来计算？ 还有一个问题： 两个文档的字数相同是否重要？ 问题答案： a * b是点积 一些细节： 是。在某种程度上，a和b必须具有相同的长度。但是a和b通常具有稀疏表示，您只需要存储非零条目，就可以更快地计算范数
-
问题内容： 我在Java中有一个缓冲的图像，我想根据颜色值记录每个像素与另一个像素的相似程度。因此具有“相似”颜色的像素将具有较高的相似度值。例如，红色和粉红色的相似度值为1000，但是红色和蓝色的相似度为300或更小。 我怎样才能做到这一点。当我从缓冲的图像像素获得RGB时，它返回一个负整数，我不确定该如何实现它。 问题答案： 首先，如何获得整数值？ 获得RGB值后，您可以尝试 （（r2-r1）
-
我正在尝试开发一个简单的搜索引擎，以获得匹配的句子在一个文本文件与nodejs，但我想改进我的搜索引擎，以获得相似的文本，而不仅仅是准确的文本，有什么建议，我可以如何做到这一点？ 这是我的代码：
-
问题内容： 我用Java实现了Levenshtein算法，现在可以通过算法进行更正，也就是成本。这确实有一点帮助，但并没有太大帮助，因为我希望将结果表示为百分比。 所以我想知道如何计算那些相似点。 我也想知道你们的人民是如何做的以及为什么。 问题答案： 两个字符串之间的Levenshtein距离定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数，允许的编辑操作为单个字符的插入，删除或替换。（维
-
问题内容： 改写： 在我的项目中，我有图像。每个图像有5个标签，范围为[1,10]。我用Elasticsearch上传了这些标签： 我将这些文件加载到类型为“ img”的索引“ my_project”中的elasticsearch中： 我上传的其他示例文件： 在我的应用程序中，向量要长得多，但是具有固定数量的唯一元素。我喜欢这些文件中的20M。 现在，我想找到给定向量的相似文档。向量具有更多公