Jaccard相似系数是衡量样本集相似度的指标，尤其适用于处理稀疏数据，如用户兴趣分析。在文本处理中，它通过计算两个文本分词后的交集与并集比例来确定文本的相似度。例如，对比A用户（香蕉、苹果、鸭梨）和B用户（苹果、橘子、桃子），他们的Jaccard相似度为1/5=0.2。此方法常用于文本去重、数据聚类以及用户行为分析等场景。
Jaccard相似系数：
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。Jaccard系数值越大，样本相似度越高。
主要应用场景：卡德方法完善了余弦相似性只考虑用户评分而忽略了其他信息量的弊端，特别适合于应用到稀疏度过高的数据
-
比较文本相似度，用于文本查重与去重；（就是将字符串S, T分别进行分词，用交集中的词语数和并集中的词语数求比）
-
计算对象间距离，用于数据聚类等。
举例讲：
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
2532
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
