similarity
本文共1099个字,预计阅读时间需要4分钟。 度量相似性(similarity measure)即距离度量,在生活中我们说差别小则相似,对应到多维样本,每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点,若它们的距离相近,我们便可以称它们相似。 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)
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近日,计算机与软件学院硕士生曾子杰(2018届)、林晶(2018级)和黎琳(2017级)接力合作完成的学术论文被CCF和清华大学推荐的 A类国际学术期刊ACM TOIS录用。 计算机与软件学院潘微科副教授和明仲教授为该论文的共同通讯作者。 在录用的论文中,针对推荐系统中的一个重要问题,即“下一物品推荐”(Next-Item Recommendation),设计了一个基于“双向物品相似度”(Bidirectional Item Similarity)的协同过滤推荐算法,与主流推荐算法相比有较为显著的效果提升
理想解相似度顺序偏好法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution; TOPSIS) 是一种常被决策者使用之多属性决策方法,其透过衡量可行方案与理想解之距离,将所有可行方案进行排序,以求得**方案。直觉式模糊数(Intuitionistic fuzzy number)包含正、负向资讯及犹豫资讯,若将其应用于TOPSIS决策模式上,能较传统直接给予明确数值或模糊数的方式得到更多资讯,让所得到之评估值更能贴近专家们的实际想法。随着决策问题范围扩大与复杂性增加,需要多位决策者才能做适当的分析,此外,在TOPSIS决策过程中,专家、属性权重与正、负理想解之衡量方式众说纷纭
TensorFlow Similarity 是一个用于相似性学习的 TensorFLow 库,也被称为度量学习和对比性学习。目前仍处于测试阶段。 Tensorflow Similarity 提供了先进的度量学习算法和所有必要的组件来研究、训练、评估和服务基于相似性的模型
【会议出访】多媒体计算与多模态智能组蒋树强老师、王树徽老师参加ICME2017 IEEE 举办的“International Conference on Multimedia & Expo”是多媒体技术研究领域的年度国际会议。自2000年在New York 举办第一届会议以来,至2017年已是18届。ICME 2017在时尚国际化大都市中国香港举办
欧几里得距离算法是经过人们一致评价的物品为坐标轴,然后将参与评价的人绘制到图上,并考察他们彼此之间距离的远近,如图: 注:图片来源于《集体智慧编程》 就其意义而言,欧几里得距离越小,两个用户相似度就越大,欧氏距离越大,两个用户相似度就越小。 在日常使用中,一般习惯于将相似度与1类比,相似度在数值上反映为0<=Similarity(Xy)<=1,越接近1,相似度越高;等于1时则表示两人具有一样的偏好。那么我们在使用欧几里得距离时,可以通过 1/(1+Distance(XY))来贯彻上一理念,加一是为了避免遇到被零整除的情况