【Python进阶】Python计算consine相似性矩阵

最新推荐文章于 2023-12-18 17:00:00 发布
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分类专栏： Python学习 文章标签： Python
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相似度矩阵遍历 python
jacke121的专栏
09-30 2116
相似度矩阵结果遍历 向量： tensor([[0.4284, 0.7538, 0.4982], [0.8600, 0.0694, 0.5055]], dtype=torch.float64) 相似度矩阵： 因为是笛卡尔积，结果有一半多是重复的： tensor([[1.0000, 0.6726], [0.6726, 1.0000]], dtype=torch.float64) 0 1 tensor(0.6726, dtype=torch.float64) 相似度归一...
基于python计算物品之间的相似度矩阵
qq_44996650的博客
04-25 3638
计算物品之间的相似度矩阵 例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），计算物品之间的相似度矩阵 算法 1、建立用户物品倒排表 A a b d B a c e C b e D b d e 2、构建同现矩阵 同现矩阵表示同时喜欢两个物品的用户数，根据用户物品倒排表计算出来 3、统计每个物品有行为的用户数 4、计算物品之间的相似度，得到物品之间的相似度
python快速两两元素求相似矩阵
weixin_46713695的博客
08-15 1204
python快速两两元素求相似矩阵
python-计算两个矩阵的相似度。
SKY_yiyi_9的博客
07-13 2240
余弦相似度 在pytorch中，有一个专门的函数用于计算相似度：torch.cosine_similarity() https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#cosine-similarity import torch import torch.nn.functional as F input1 = torch.randn(100, 128) input2 = torch.randn(100, 128) output = F.cosine_s
求两个矩阵相似性
05-25
求数据的相似性，给定iuc中的数据集求两个样例之间的相似性，有matalab实现的
python 计算单个矩阵每两行之间的余弦相似度
weixin_43569114的博客
04-22 6038
pairwise_distances函数是计算两个矩阵之间的余弦相似度，参数需要两个矩阵 cosine_similarity函数是计算多个向量互相之间的余弦相似度，参数一个二维列表 话不多说，上代码 import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity m1 = np.mat([[0, 3, 2], [...
python声纹识别_声纹识别（说话人识别）
weixin_39662611的博客
12-08 8585
声纹识别声纹识别，生物识别技术的一种，也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。声音特征1、语音的特殊性。发音器官分为声门上系统、喉系统、声门下系统，每个人都有自己的一套发音器官，它们的形态、构造各有差别，每次发音需要众多发音器官相互配合、共同运动。这决定了语音的物理属性(也称语音四要素)：音质、音...
python实现基于物品的隐式协同过滤，使用movielens数据集测试
infent的博客
12-27 1947
# 在distance里我们使用的主要是基于用户的协同过滤，但是这样存在两个主要的问题 # 1.扩展性问题，随着用户量变多计算量也会增长，当上百万用户时扩展性就会成为一个问题 # 2.稀疏性，稀疏性，例如网上有上百万本书，用户评价过的只占一小部分，所以可能找不到最近邻居 # 因此，可以使用基于物品的过滤 # 调整余弦分布 减去了用户的平均评分 # consine(item1,item2) = 用户...
十七、机器学习进阶知识：推荐算法
weixin_42051846的博客
12-18 1486
主要从推荐算法的相关概念、协同过滤推荐算法以及基于内容的推荐算法这三个部分展开介绍，其中协同过滤推荐算法分别对基于用户以及基于用品这两种进行展开说明，而基于内容则是结合具体的实例进行说明。
matlab实现余弦相似度_几种相似性/距离(杰卡德距离和余弦距离)与其matlab实现
weixin_39890708的博客
02-01 7034
1. 几种相似度1.1 Jaccard系数杰卡德系数(Jaccard index) , 又称为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。1.2 余弦相似度余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。对于二维空间，根据向量点积公式，显然可以得知：设向量 A = (A1,A2,.....
矩阵相似度度量
04-18
提供了3种矩阵相似度的度量方法。python。详见https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/79991322
推荐系统相似度python
01-23
基于社交网络的推荐系统需要的用户相似度物品相似度计算程序代码和测试代码，编程语言为python
Python 使用sklearn计算余弦相似度
热门推荐
DataShare
09-13 1万+
背景 在计算相似度时，常常用到余弦夹角来判断相似度，Cosine（余弦相似度）取值范围[-1,1]，当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1，两个方向正交时夹角余弦取值为0。 cos(x1,x2)=x1⋅x2∣x1∣∣x2∣cos(x_1,x_2)=\frac{x_1·x_2}{|x_1||x_2|}cos(x1​,x2​)=∣x1​∣∣x2​∣x1​⋅x2​​ 在实际业务中运用的地方还是挺多的，比如：可以根据历史异常行为的用户，找出现在有异常行为的其他用户；在
python效率numpy,在Python（NumPy）中高效计算相似度矩阵
weixin_39573598的博客
12-01 1811
Let X be a Bxn numpy matrix, i.e.,import numpy as npB = 10n = 2X = np.random.random((B, n))Now, I'm interested in computing the so-called kernel (or even similarity) matrix K, which is of shape BxB, a...
python权重相似度矩阵_如何在numpy python中创建相似度矩阵？
weixin_32204687的博客
02-21 1039
从技术上讲,这不是一个编程问题,而是一个数学问题.但我认为你最好使用方差 – 协方差矩阵.或相关矩阵,如果值的比例非常不同,比如说,而不是：>>> xarray([[5, 3, 0],[3, 0, 5],[5, 5, 0],[1, 1, 7]])你有：>>> xarray([[5, 300, 0],[3, 0, 5],[5, 500, 0],[1, 100, 7...
python numpy 实现cosine相似度
Love-Coding
05-26 1910
【代码】python numpy 实现cosine相似度。
样本间相似度/距离计算方法总结
xmg26的博客
06-01 3766
样本间相似度/距离计算方法总结
python计算两个矩阵的相似度_两个矩阵的余弦相似性计算
weixin_39966922的博客
01-12 7930
我有一个代码来计算两个矩阵之间的余弦相似性：def cos_cdist_1(matrix, vector):v = vector.reshape(1, -1)return sp.distance.cdist(matrix, v, 'cosine').reshape(-1)def cos_cdist_2(matrix1, matrix2):return sp.distance.cdist(matri...
python 相似性计算方法 - 余弦相似度，皮尔逊相关系数
qq_40671063的博客
09-23 4782
python 相似性计算方法 - 余弦相似度，皮尔逊相关系数
movies_dataest.csv文件使用jupyter代码，利用consine相似度來推荐电影（基础版本：以Avatar为例，给用户推荐10部类似的电影）。
最新发布
10-09
在Jupyter环境中，为了基于`movies_data.csv`文件推荐电影，我们通常需要执行以下几个步骤： 1. **数据加载**： 首先，我们需要导入所需的库，如pandas用于处理CSV文件，numpy用于数学计算，以及scikit-learn的cosine_similarity模块来进行余弦相似度计算。 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ``` 2. **数据预处理**： 加载CSV文件，并提取与电影 Avatar 相关的数据。假设电影名在 'title' 列，其他描述特征在 'features' 列（如演员、导演、类型等）。 ```python df = pd.read_csv('movies_dataest.csv') avatar_df = df[df['title'] == 'Avatar'] movie_features = df.drop_duplicates(subset=['title'])['features'].values ``` 3. **计算相似度矩阵**： 将所有电影的特征向量转换成数值型，并计算它们之间的相似度。这里使用 `TfidfVectorizer` 来处理文本特征。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer() movie_vectors = vectorizer.fit_transform(movie_features) similarity_matrix = cosine_similarity(movie_vectors) ``` 4. **找到类似电影**： 找到Avatar所在行的所有相似度，并按降序排列。然后选择前10个最相似的电影。 ```python # 获取Avatar对应的索引 avatar_index = df[df['title'] == 'Avatar'].index[0] similar_movies_indices = similarity_matrix[avatar_index].argsort()[::-1][1:11] # 返回推荐的电影标题 recommended_movies = df.loc[similar_movies_indices]['title'].tolist() ``` 5. **结果展示**： 最后，将推荐的电影打印出来。 ```python print("Based on Avatar, here are your top 10 recommendations:") for i, movie in enumerate(recommended_movies, start=1): print(f"{i}. {movie}") ```
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