帮同学做的一个小project

本文介绍了一种基于文本相似度计算的方法,并提供了具体的Java实现。该方法通过去除文本中的特殊字符并比较不同行间的相似度,实现了对文本中重复或相近内容的有效识别。文章还探讨了如何设置阈值来过滤相似度较低的比较结果。

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前几天帮同学作了个很小的project,
[quote]Example1. Assume the content of the file is:
abc,def
abc def! ghi jkl?
xyz abc ppp
xyz xyz def
It contains fouro bjects.The first object consists of twotokens abc and def.The last object consists of three tokens xyz, xyz,def.
The similarity between the first object and the second object is 2.If the similarity threshold is 2,the
output of the join should be
01
Note that the following output is wrong.
10
If the threshold is 1,the output should be
01
02
12
03
13
23[/quote]
大体意思就是给定一个文件,里面有上面所说的那种类型的输入,然后你要把.,?!\t"; 这些字符去掉,然后比较每一行的相似度,程序会有一个参数,这个参数就是最小相似度,小于这个相似度的值都不会被打印。

[code]import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.io.*;


public class Data {

/**
* @param args
*/
private int threshold=0;
private final String regex="[\\.,? \\t!]++";
private String file;
private String mode;
private List <String> l=new ArrayList<String>();
private Map<String,List<Integer>> m=new HashMap<String,List<Integer>>();
public int sim(String[] s1,String[] s2){
int frag=0;
for(int i=0;i<s1.length;i++){
for(int j=0;j<s2.length;j++){
if(s1[i].equals(s2[j])){
frag++;
break;
}
}
}
return frag;
}
public void nSSJoin(List<String> l,int threshold){
for(int j=0;j<l.size();j++){
for(int i=j+1;i<l.size();i++){
int s=sim(l.get(j).split(regex),l.get(i).split(regex));
if(s>=threshold){
System.out.println(j+" "+i);
}
}
}
}
public void SSJoin(List<String> l,int threshold){
index(l);
for(int j=0;j<l.size();j++){
for(int i=j+1;i<l.size();i++){
int s=Ssim(l.get(j).split(regex),l.get(i).split(regex),i,j);
if(s>=threshold){
System.out.println(j+" "+i);
}
}
}
}
private int Ssim(String[] strings, String[] strings2,int i,int j) {
// TODO Auto-generated method stub
int tmp=0;
for(int k=0;k<strings.length;k++){
if(m.get(strings[k]).contains(i)){
tmp++;
}
}
return tmp;
}
public void index(List<String> l){
String[] temp1;
for(int i=0;i<l.size();i++){
temp1=l.get(i).split(regex);
for(int j=0;j<temp1.length;j++){
if(m.containsKey(temp1[j])){
m.get(temp1[j]).add(i);
}else{
List <Integer> l1=new ArrayList<Integer>();
l1.add(i);
m.put(temp1[j],l1);
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
String inputLine;
Data d= new Data();
// TODO Auto-generated method stub
d.mode=args[0];
d.file=args[1];
d.threshold=Integer.valueOf(args[2]);
BufferedReader br= new BufferedReader(new FileReader(d.file));
while((inputLine=br.readLine())!=null){
d.l.add(inputLine);
}
//d.SSJoin(d.l, d.threshold);
//Map<String, int[]> k=d.index(d.l);
if(d.mode.equals("nSSJoin")){
d.nSSJoin(d.l,d.threshold);
}else if(d.mode.equals("SSJoin")){
d.SSJoin(d.l, d.threshold);
}else{
System.err.println("Mode is error");
}
}

}
[/code]
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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