从相似度算法谈起 - Effective similarity search in PostgreSQL

标签 PostgreSQL , 数组 , 相似度 背景 相似度分析是一个非常普遍的需求，例如根据用户提供的线索，从一堆文本数据、图片数据、视频数据中筛选一段与用户的描述相近的. 我之前写过一系列的文章来介绍，文本、图片相似度搜索的技术和使用场景. 《PostgreSQL 在视频、图片去重，图像搜.

Google首席Java架构师Joshua Bloch在他的著作《Effective Java》中提出了一种简单通用的hashCode算法：. 初始化一个整形变量，为此变量赋予一个非零的常数值，比如int result = 17;. 选取equals方法中用于比较的所有域，然后针对每个域的属性进行计算：.

来源： http://www.cnblogs.com/liangxiaxu/archive/2012/05/05/2484972.html. 1.信息检索中的重要发明TF-IDF. Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则.

Jaro-Winkler Distance 算法. 这是一种计算两个字符串之间相似度的方法，想必都听过Edit Distance,Jaro-inkler Distance 是Jaro Distance的一个扩展，而Jaro Distance（Jaro 1989;1995）据说是用来判定健康记录上两个名字是否相同，也有说是是用于人口普查，具体干什么就不管了，让我们先来看一下Jaro Distance的定义.

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录. 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符.

回顾起中学生活，应该是一个事倍功半的年代，源于有目标而不得法的状态. 当时候有大量的有梦想的年轻同学们，孜孜不倦的在书本的海洋中努力学习，心怀上一个好大学的梦想. 这种梦想支持了很多同学能够日复一日的从枯燥的学习中获得少量的进步. 但是，由于方法论的不得当，造成了对心理的巨大损伤. 这一切的原因最重要的是缺乏一个有方法、懂战术、大处看战略，小处抓细节的老师的指导.

想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下：. 一、平均哈希算法（aHash）. 此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索. 1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片.

simhash（局部敏感哈希）的原理. simhash广泛的用于搜索领域中，也许在面试时你会经常遇到这样的问题，如果对抓取的网页进行排重，如何对搜索结果进行排重等等. jaccard相似度也是一种相似 算法，它的计算方式比较直观，就是sim（x,y）= (x∩y) / （x∪y）,例如：.      若  S={a, d}， T={a, c, d} .

Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明，用他的名字命名. 不会拼读，可以叫它edit distance（编辑距离）. 原理很简单，就是返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数. 次数越少，意味着字符串相似度越高 .

相似匹配 　　在我们使用网页搜索时，会注意到每一个结果都包含一个 “相似页面” 链接，单击该链接，就会发布另一个搜索请求，查找出与起初结果类似的文档. Solr 使用 MoreLikeThisComponent（MLT）和 MoreLikeThisHandler 实现了一样的功能. 如上所述，MLT 是与标准 SolrRequestHandler 集成在一起的；MoreLikeThisHandler 与 MLT 结合在一起，并添加了一些其他选项，但它要求发布一个单一的请求.