[推荐算法]基于JACCARD推荐（0,1推荐）

最新推荐文章于 2025-09-23 18:40:42 发布
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#Jaccard

本文介绍了JACCARD相似系数的概念及其在新闻推荐中的应用。通过计算用户浏览新闻集合的交集与并集比例，确定用户间的相似度，从而实现个性化推荐。时间复杂度分析显示，使用JACCARD算法构建用户相似度矩阵和进行评分预测的时间成本约为O(n^2)。
基于JACCARD推荐（0,1推荐）
1、什么是jaccard？

    杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)，也称杰卡德指数(Jaccard Index)，是用来衡量 两个集合相似度的一种指标。 Jaccard相似指数用来度量两个集合之间的相似性，它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数。

    在我们项目中对于新闻的推荐，每个用户对新闻的浏览可以看做是一个集合。这样就可以使用jaccard算法实现用户之间的相似度计算；
    公式如下：  

      

给定两个n维二元向量A、B，A、B的每一维都只能是0或者1，利用Jaccard相似系数来计算二者的相似性：

1）   代表向量A与向量B都是0的维度个数；

2）   代表向量A是0而向量B是1的维度个数；

3）   代表向量A是1而向量B是0的维度个数；

4 )    
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Spark，大规模jaccard距离join，笛卡尔积的复杂度，的速度优化逼近算法
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有jaccard距离udf函数： def jaccardDistance = udf { (string1: String, string2: String) => var result = false val set1: Set[Char] = string1.toSet val set2: Set[Char] = string2.toSet val intersectSize = set1.intersect(set2).size.toFloat
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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
mayaohao的博客
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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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西小庄村高伟 的博客
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Jaccard评价指标
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jaccard 计算
jacke121的专栏
04-15 4217
这个感觉就是iou计算方法 intersect计算： 两个框最大值取最小的 最小值取最大的 最大的减最小的，就是宽高，相乘就是面积 torch代码： def intersect(box_a, box_b,small_inner): """ We resize both tensors to [A,B,2] without new malloc: [A,2] -&...
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EXAMPLE_基于用户的推荐算法Python_
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Jaccard相似度算法与Matlab实现
2301_79326510的博客
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weixin_39747087的博客
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杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient)
软件工程小施同学 的专栏
01-25 5425
这里有人会有疑问，jaccard相似度是指交集和并集的比值，这里J的分子为什么只有M11没有M00,这是因为我们求的是非对称二元属性的相似度，这里只有非0值才受关注，比如考虑普通人的健康状况，属性集合（糖尿病，心脏病，精神病，。两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例，称为这两个集合的杰卡德系数，用符号 J(A,B) 表示。杰卡德相似度算法没有考虑向量中潜在数值的大小，而是简单的处理为0和1，不过，做了这样的处理之后，杰卡德方法的计算效率肯定是比较高的，毕竟只需要做集合操作。
相似度计算（4）——Jaccard系数和简单匹配系数
weixin_43876625的博客
03-21 2万+
Jaccard系数和简单匹配系数
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