Jaccard相似度

Jaccard相似系数是衡量有限样本集之间相似性和差异性的指标,广泛应用于集合相似性、字符串比较、目标检测等领域。计算公式为交集元素数除以并集元素数。Jaccard距离则是1减去相似系数,表示两集合不同的样本比例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index
https://blog.youkuaiyun.com/qq_26710805/article/details/79855226

杰卡德系数(Jaccard Index),也称Jaccard相似系数(Jaccard similarity coefficient),用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。如集合间的相似性、字符串相似性、目标检测的相似性、文档查重等。
Jaccard系数的计算方式为:交集个数和并集个数的比值
J ( A , B ) = ∣ A ⋂ B ∣ ∣ A ⋃ B ∣ = ∣ A ⋂ B ∣ ∣ A ∣ + ∣ B ∣ − ∣ A ⋂ B ∣ J(A,B)=\frac{|A\bigcap B|}{|A\bigcup B|}=\frac{|A\bigcap B|}{|A|+|B|-|A\bigcap B|} J(A,B)=AB

### Jaccard 相似度概述 Jaccard相似系数用于比较有限样本集之间的相似性和差异性。该系数值越大,表示样本间的相似度越高[^2]。 ### 计算方法解释 对于两个集合A和B: - **交集** (Intersection): \( A \cap B \),即同时存在于A和B中的元素组成的集合。 - **并集** (Union): \( A \cup B \),即将A和B中所有不同元素组合成的新集合。 Jaccard相似度定义为这两个集合的交集大小除以它们的并集大小: \[ J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B|} \] 例如,如果用户A喜欢的商品有{香蕉, 苹果, 鸭梨}, 而用户B喜欢的商品有{苹果, 橘子, 桃子},那么两者共同喜爱的是{苹果}(交集中只有这一个元素), 总共涉及到了五种不同的商品种类(并集中有五个成员). 因此,根据上述公式得出的结果将是\( 1 / 5 = 0.2 \). ```python def jaccard_similarity(set_a, set_b): intersection = len(set_a.intersection(set_b)) union = len(set_a.union(set_b)) if union == 0: return 0 return float(intersection) / union set_A = {"banana", "apple", "pear"} set_B = {"apple", "orange", "peach"} similarity_score = jaccard_similarity(set_A, set_B) print(f"The Jaccard Similarity score is {similarity_score}") ``` ### 应用场景解析 #### 推荐系统 可以利用Jaccard相似度来找出具有相同兴趣爱好的顾客群体,并据此向他们推荐可能感兴趣的商品或服务[^1]. #### 文本处理领域 可用于检测文档之间是否存在抄袭现象或是重复内容过多的情况; 同样适用于搜索引擎优化(SEO)方面的工作,帮助识别网页上的冗余信息. #### 图像分析任务 特别是在医学影像诊断等领域内,借助于这种技术能够更加精准地判断病变部位边界以及面积变化情况等重要参数[^3].
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值