Jaccard系数

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本文详细介绍了Jaccard系数的概念，如何计算以及在文档相似度比较中的应用。通过实例解析，帮助读者掌握Jaccard系数在信息检索领域的实际操作。

   Jaccard 系数，又叫做Jaccard相似性系数，用来比较样本集中的相似性。Jaccard系数等于样本集交集与样本集合集的比值。

   公式：

        
    

 用来比较两个集合A和B的相似度。它可以用来比较文档相似度，示例：

 

 
 

 

英文资料：http://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index

 

 

 
 

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Jaccard 系数、欧氏距离、皮尔逊相关系数、余弦距离是常用的相似度 / 距离度量指标
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定义：衡量两个集合的重叠程度，仅关注元素 “存在与否”，不考虑数量或权重。公式： \(J(A,B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}\) 其中A和B是两个集合，分子是交集大小，分母是并集大小。特点：取值范围 [0,1]，1 表示完全相同，0 表示无重叠。匹配数据类型 + 明确关注目标。若数据是 “有无” 二元特征 → Jaccard 系数；若关注数值的绝对差异 → 欧氏距离；若关注趋势一致性（线性相关） → 皮尔逊相关系数；
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